- Create a root node for the tree -

- Create a root node for the tree
- If all examples are positive, Return the single-node tree Root, with label = +.
- If all examples are negative, Return the single-node tree Root, with label = -.
- If number of predicting attributes is empty, then Return the single node tree Root, with label = most common value of the target attribute in the examples.
- Otherwise Begin
o A = The Attribute that best classifies examples.
o Decision Tree attribute for Root = A.
o For each possible value, vi, of A,
 Add a new tree branch below Root, corresponding to the test A = vi.
 Let Examples(vi) be the subset of examples that have the value vi for A
 If Examples(vi) is empty
 Then below this new branch add a leaf node with label = most common target value in the
examples
 Else below this new branch add the subtree ID3 (Examples(vi), Target_Attribute, Attributes – {A})
- End
- Return Root

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

-สร้างโหนดรากในแผนภูมิ -ถ้าตัวอย่างมีค่าเป็นบวก คืนเดียวโหนต้นไม้ราก ป้าย = + -ถ้าตัวอย่างทั้งหมดจะเป็นค่าลบ ส่งคืนต้นเดียวโหนราก ป้าย =- -หากหมายเลขของแอตทริบิวต์คาดการณ์ว่างเปล่า แล้ว ส่งคืนต้นหนึ่งโหนราก ป้าย =ค่ามากที่สุดของแอตทริบิวต์เป้าหมายในตัวอย่าง -เริ่มต้นอื่น ๆ o A =แอตทริบิวต์ที่ส่วนแบ่งประเภทตัวอย่าง โอแอตทริบิวต์ของต้นไม้การตัดสินใจสำหรับราก =อ. o สำหรับแต่ละค่าได้ วี A เพิ่มสาขาใหม่ด้านล่างราก ที่สอดคล้องกับการทดสอบ A = vi ให้ Examples(vi) เป็นชุดย่อยของตัวอย่างที่มีค่า vi สำหรับ A  Examples(vi) ถ้าว่างเปล่า จากนั้นต่ำกว่านี้สาขาใหม่เพิ่มโหนดสาขาป้าย =ค่าเป้าหมายมากที่สุดในการ ตัวอย่าง  Else ต่ำกว่านี้สาขาใหม่เพิ่มไดเรกทอรีย่อย ID3 (Examples(vi), Target_Attribute แอตทริบิวต์ – {A }) -สิ้นสุด -กลับราก

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

- สร้างโหนดรากต้นไม้
- หากทุกตัวอย่างเป็นบวกกลับโหนดเดียวรากต้นไม้ที่มีป้าย + =.
- ถ้าทุกตัวอย่างเป็นลบกลับโหนดเดียวรากต้นไม้ที่มีป้าย = -.
- หาก จำนวนของคุณลักษณะทำนายว่างแล้วกลับต้นโหนดเดียวรากที่มีป้าย = ค่าที่พบมากที่สุดของแอตทริบิวต์เป้าหมายในตัวอย่างที่.
-
มิฉะนั้นเริ่มต้น. o A = คุณลักษณะที่ดีที่สุดจำแนกตัวอย่าง
o แอตทริบิวต์ต้นไม้การตัดสินใจสำหรับราก = a .
o สำหรับแต่ละค่าที่เป็นไปได้ vi ของ A,
เพิ่มต้นไม้ใหม่ด้านล่างรากที่สอดคล้องกับการทดสอบ A = vi.
ตัวอย่างให้ (vi) เป็นส่วนหนึ่งของตัวอย่างที่มี vi ค่าของ A
หากตัวอย่าง (vi)
เป็นที่ว่างเปล่าแล้วดังต่อไปนี้สาขาใหม่นี้เพิ่มโหนดใบที่มีป้าย=
ค่าเป้าหมายที่พบมากที่สุดในตัวอย่างอื่น
ๆ ดังต่อไปนี้สาขาใหม่นี้เพิ่ม ID3 ทรี (ที่ตัวอย่าง (vi) Target_Attribute, คุณสมบัติ - {A})
- End
- กลับราก

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

- การสร้างปมรากสำหรับต้นไม้
- ถ้าตัวอย่างทั้งหมดเป็นบวก คืนเดียวโหนดราก กับป้าย = .
ถ้าตัวอย่างที่ถูกลบคืนเดียวโหนดราก กับป้าย = -
- ถ้าเลขทำนายคุณลักษณะว่างเปล่า แล้วคืนเดียวโหนดราก กับป้าย = ค่าของแอตทริบิวต์เป้าหมายที่พบบ่อยที่สุดในตัวอย่าง
-
อื่นเริ่มต้นO = คุณลักษณะที่ดีที่สุดคือตัวอย่าง ต้นไม้รากแอตทริบิวต์เพื่อการตัดสินใจ
O
o = A แต่ละค่าที่เป็นไปได้ , ไว , ของ ,
เพิ่มใหม่ด้านล่างต้นไม้สาขาราก ที่สอดคล้องกับการทดสอบ = VI
ให้ตัวอย่าง ( 6 ) เป็นเซตย่อยของตัวอย่างที่มีค่า VI สำหรับ
ถ้าตัวอย่าง ( 6 ) ว่างเปล่า
 then below สากล ผล this add กับกอบโกย leaf with เลี่ยง = common most target value in the
examples
 else below สากล ผล this add the subtree id3 ( examples ( when ่ target_attribute , attributes –เห็น } )
จะ end
ชอค root return