决策树算法中基尼指数与信息增益的比较

问题提出 在自己实现决策树算法的时候，发现生成的id3树和cart树一模一样。竟然每个决策节点都选择了同一属性的同一划分。这让我很意外，于是改变了随机种子值，改变训练集的大小，结果发现无一例外它们都是一样的。由此我提出了一个疑问：基尼指数和信息增益是等价的吗？ 如果等价，那干嘛还要两个算法？如果不等价，为什么生成的树总是一样的呢？ 二者比较 直接取iris数据集中的一部分作为训练集，并指定一个属性

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