ID3算法是一种典型的决策树算法。
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建树过程：ID3算法建立在“奥卡姆剃刀”的基础上，越是小型的决策树越优于大的决策树。ID3算法中根据信息论的信息增益评估和选择特征，每次选择信息增益最大的特征来做判断模块。经过一轮各个特征的信息增益计算后，会得到一个特征作为决策树的根节点，该特征有几个取值，根节点就有几个分支，每一个分支产生一个新的数据子集,余下的递归过程就是对每个数据子集重复上述过程，直至子数据集都属于同一类优点：该算法建树过程简单且易懂缺点：ID3算法存在多值偏向问题，在选择分裂属性时，会优先选择取值较多的属性