ID3决策树实施 语音合成和识别类的项目。 该程序将通过计算每个特征的熵并使用它来确定哪个特征最有用，从而从特定数据集中确定最有用的特征。 该程序非常特定于给定的数据集。 它有助于回答是否有人应该购买计算机并将数据集用作人们功能的问题，并确定最有价值的一项功能来做出此决定。

Desicion_Tree 第一步数据预处理： 决策树获取的数据是离散的，但是这里具有年龄和体重等具有连续值的特征。 例如，如果我假设在训练过程中年龄的每个值都是一个类别，那么数据将遭受过度拟合的困扰，这是一个大问题。 所以我要做数据二值化。 数据在“ data_binarization.py”中二值化 计算每个特征的均值，然后将每个特征值与均值进行比较，如果特征val> mean则取1值，如果feature <mean则取0值 新数据将保存在新的Excel工作表“ outpu