我正在考虑在实施决策树时可能会遇到的一些问题。假设，我选择X3作为我的root属性来开始拆分。我有X1，X2和X3。所以，X3给了我更高的信息收益。所以，我决定开始分裂。
假设在X3中我可以提出两个问题来开始分裂。
a。）如果值> 0.6，它可以是1类b。）假设它有一些像0.4这样的值出现了几次。因此，值== 0.4属于第2类。
所以我在思考，开始分裂有很多可能的问题。通过提供更高的纯度，信息增益将仅提供关于哪个属性更好地开始分裂的信息。
因此，在实施Decision Tress时，如何编写代码来选择所有可能的问题并选择最佳问题？