ID3算法是一種用於構建決策樹的貪心算法，它以信息熵的下降速度為標準來選擇測試屬性。在每個節點，ID3算法選擇尚未使用的、具有最高信息增益的屬性作為劃分標準，重複此過程直到生成的決策樹能完美分類訓練樣例。
算法的核心思想是使用信息增益來選擇最佳屬性劃分數據，以減少數據的不確定性。信息增益是通過計算給定屬性的條件下數據集不確定性的減少程度來得出的。ID3算法首先計算整個數據集的信息熵，然後對於每個屬性，計算其信息增益，選擇信息增益最大的屬性作為節點，將數據集按照該屬性值進行劃分，形成新的子集，對每個子集遞歸執行相同的過程。當所有數據都屬於同一類別或沒有更多屬性可供劃分時，停止算法。每個節點代表一個屬性，每個分支代表一個屬性值，每個葉節點代表一個類別。
ID3算法的優點包括易於理解和解釋，能夠處理離散型和連續型數據，適用於多分類問題，並且可以通過剪枝技術避免過度擬合。其缺點是對連續型數據的處理能力較弱，並且不適合處理具有大量特徵的數據集。