关于决策树相关的问题：
1.大家都知道，ID3算法是对取值数目较多的属性有所偏好，C4.5算法是对取值数目较少的属性有所偏好，然而CART决策树是根据基尼指数来选择划分属性的，但是不清楚它对变量选择有没有什么偏好？
2.建立决策树模型后怎么提取得到的叶子节点所对应的样本数据？
以上两个问题，望得到回复，谢谢！！