ID3 算法的决策树研究还挺有意思的，尤其是这篇文章，讲得清楚不啰嗦。它一上来就把信息增益的核心思路说透了，还了 ID3 常见的几个坑，比如多值偏向、不了连续数据这些问题。你要是做分类模型，用得多的话，这些点都挺关键。

多值偏向性确实烦人，ID3 一看到取值多的属性就两眼放光，结果经常选错“老大”。文章里提了个优化策略，加入分支信息熵，这样可以看每个分支的“杂乱程度”，更靠谱地选属性，思路还不错。

还有一个点我觉得挺实用的——它说到用属性权重来引导决策树分裂。这就像你写前端时给关键组件加z-index优先展示，谁重要谁先来，挺符合实际情况的。

而且它不是光讲原理，还真写了程序，做了优化前后的对比实验，效果提升挺的。你如果平时用Python、Matlab做数据挖掘，这些优化点可以直接套进去。

嗯，再说个建议：如果你也觉得 ID3 有点老气横秋，想让它跑得更顺点儿，不妨参考下这里讲的几种改进方式，适合需要分类精度的场景。