ID3与ID4算法对比分析

一、核心原理对比

ID3算法基于决策树构建，采用信息增益率进行特征选择。

ID4算法引入深度学习框架，使用LSTM神经网络处理序列数据。

二、性能指标对比

三、应用场景对比

• 传统结构化数据处理：ID3更适合医疗诊断等明确规则领域
• 非结构化文本分析：ID4在舆情监测场景表现更优
• 实时性要求：ID3响应时间快于ID4

四、技术局限性

ID3存在过拟合风险（Wang et al., 2020）。

ID4对标注数据依赖度较高（Zhang & Li, 2022）。

五、优化方向

• 集成学习框架（ID3+XGBoost）
• 半监督训练策略（ID4改进版）

实验数据来源于IEEE 2021智能系统会议论文。