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ID3算法原型见于J.R Quinlan的博士论文，是基础理论较为完善，使用较为广泛的决策树模型，在此基础上J.R

Quinlan进行优化后，陆续推出了C4.5和C5.0决策树算法，后二者现已称为当前最流行的决策树算法，我们先从ID3

开始讲起，再讨论如何从ID3逐渐优化至C4.5。

为了要将表格转化为一棵树，决策树需要找出最佳节点和最佳的分枝方法，而衡量这个“最佳”的指标叫做“不纯度”。

不纯度基于叶子节点来计算的，所以树中的每个节点都会有一个不纯度，并且子节点的不纯度一定是低于父节点的，

也就是说，在同一棵决策树上，叶子节点的不纯度一定是最低的。