水果数据信息统计表：三种决策树算法树桩模型分析

本文分析一批水果数据信息统计表，包含水果类型、总个数、长条、甜度、黄色等属性。分别采用ID3，C4.5和CART算法建立树桩模型（深度为1的决策树模型），并描述每种算法得到的树。

ID3算法：

根节点为'水果类型'，分为三个子节点：'香蕉'（500）、'橘子'（300）、'其他'（200）。由于深度限制为1，所以不再继续拆分。

C4.5算法：

根节点为'黄色'，分为两个子节点：'是'（850）和'否'（150）。由于深度限制为1，所以不再继续拆分。

CART算法：

根节点为'甜度'，分为两个子节点：'小于等于350的水果'（350）和'大于350的水果'（900）。

• 在'小于等于350的水果'子节点下选择'黄色'作为属性，分为'是'（450）和'否'（50）。
• 在'大于350的水果'子节点下也选择'黄色'作为属性，分为'是'（1100）和'否'（100）。

注意：CART算法可以进行连续属性的处理，但在此题中没有连续属性，因此不涉及。