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ID3算法是决策树归纳中普遍而有效的启发式算法。本文针对ID3算法的不足，给出了一个改进版本，它在选择测试属性时不仅要求该属性和类的交互信息较大，而且要求和祖先结点使用过的属性之间的交互性息尽可能小，从而避免了对冗余属性的选择，实现信息熵的真正减少。在生成树的过程中，设定分类阈值，对树进行剪枝，以避免数据子集过小，使进一步划分失去统计意义。实验结果表明，该算法能构造出比ID3算法更优的决策树。