一、 确定数据
二、正例（好瓜）占8/17，反例（坏瓜）占9/17，则根结点的信息熵为：
三、计算当前属性集合{色泽，根蒂，敲声，纹理，脐带，触感}中每个属性的信息增益。
色泽有三个可能的取值：青绿、乌黑、浅白
D1{色泽=青绿}={1,4,6,10,13,17}，正例3/6，反例3/6
D2{色泽=乌黑}={2,3,7,8,9,15}，正例4/6，反例2/6
D3{色泽=浅白}={5,11,12,14,16}，正例1/5，反例4/5
这三个分支结点的信息熵为：
四、由此我们可以计算出色泽属性的信息增益是（青绿，乌黑， 浅白三个分类类别分别乘自己对应的信息熵）：
五、同理，按照一样的方法我们可以求出其他属性的信息增益，分别如下：
六、知道了纹理是对最后的类别影响最大的信息熵
于是我们可以选择根蒂、脐部、触感这3个特征属性中的任何一个（因为他们的信息增益值相等且最大），其他两个结点同理。这样就可以得到新一层的结点。通过递归就能构建出整个决策树了。