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决策树算法是数据挖掘领域的一个研究热点，通常用来形成分类器和预测模型，在实际中有着广泛的应用。重点阐述了经典的ID3决策树算法，分析了它的优缺点，结合泰勒公式和麦克劳林公式提出了新的属性选择标准。改进后的算法通过简化信息熵的计算，提高了分类准确度，缩短了决策树的生成时间，减少了计算成本。实验证明，改进后算法的有效性和正确性。