Основные преимущества алгоритма ID3 для построения деревьев решений:

• Простота и интерпретируемость. 1 Деревья решений легко понять и объяснить, даже для людей без глубоких знаний в машинном обучении. 1
• Отсутствие необходимости в нормализации данных. 1 Это упрощает процесс подготовки данных и делает модель более гибкой. 1
• Работа с пропущенными значениями. 1 Деревья решений могут обрабатывать пропущенные значения без необходимости их предварительной обработки. 1

Основные недостатки алгоритма ID3:

• Склонность к переобучению. 4 Особенно в случае, когда разнообразие значений атрибута велико. 4
• Чем дальше от корня дерева, тем меньше объектов в листовых вершинах, а значит, ниже статистическая надёжность различных показателей, например, вероятности появления того или иного класса. 2
• Высокая чувствительность к шуму в объектах выборки и критерию информативности. 2