ID3算法的优缺点？？？？

Question

ID3算法的优缺点，详细点，具体点，最好有数据和例子说明啊，望大神指教！

Answer 1

ID3算法避免了搜索不完整假设空间的一个主要风险：假设空间可能不包含目标函数。
ID3算法在搜索的每一步都使用当前的所有训练样例，大大降低了对个别训练样例错误的敏感性。
ID3算法在搜索过程中不进行回溯。所以，它易受无回溯的爬山搜索中的常见风险影响：收敛到局部最优而不是全局最优。
ID3算法只能处理离散值的属性。
信息增益度量存在一个内在偏置，它偏袒具有较多值的属性。
ID3算法增长树的每一个分支的深度，直到恰好能对训练样例完美地分类，存在决策树过度拟合。