1、特征相关性：机器学习中基尼指数计算，年龄、工作和是否有房子是与目标变量相关的特征，这些特征提供了关于目标变量的有用信息，可以帮助决策树更好地进行预测。2、数据划分：基尼指数用于衡量数据集合的不纯度，将数据划分为不同的子集，决策树可以更好地理解数据的分布和差异，年龄、工作和是否有房子等特征可以帮助决策树将数据划分为具有相似特征的子集，从而提高预测的准确性。3、信息增益：基尼指数的计算考虑了不同特征的信息增益，年龄、工作和是否有房子等特征的信息增益可以帮助决策树选择最优的划分属性，从而构建更有效的决策树模型。