递归构造决策树：
准备函数：计算熵，用于选择最好的划分特征
递归结束条件为1.决策树节点中只有一种结果，或2.决策树节点的所有属性都已经递归过
递归流程：
1.将训练数据作为决策树的根节点
2.对于节点数据集，计算所有未用特征熵
3.选择最大的熵的特征作为划分数据的关键特征
4.形成分支，每个特征值作为决策树的新节点（新的数据集合，标记已使用和未使用的特征值）
5.新节点没有未使用特征，或所有数据都属于一个结果，则结束递归；反之继续到第二步
blackproof
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guokaiwhu：
赞啊！今晚遇到相同的问题，正追根溯源，就找到了博主！
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喁喁不止：
很清楚，有帮助。
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dsxwjhf：
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maoweiwer：
为啥EPHEMERAL_SEQUENTIAL类型的节点并没有自 ...
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