一、ID3算法
ID3算法的核心是在决策树各个结点上应用信息增益准则选择特征，递归地构建决策树。具体方法是：从根结点（root node）开始，对结点计算所有可能的特征的信息增益，选择信息增益最大的特征作为结点的特征，由该特征的不同取值建立子结点；再对子结点递归地调用以上方法，构建决策树；直到所有的信息增益均很小或没有特征可以选择为止，最后得到一个决策树，ID3相当于用极大似然法进行概率模型的选择。
二、C4.5生成算法
C4.5算法与ID3算法相似，C4.5算法对ID3算法进行了改进，C4.5在生成过程中，用信息增益比来选择特征。
三、C5.0算法
C5.0是基于C4.5的开发的新版本，是一个商业版软件，它能适用于很多类型的问题，C5.0主要增加了对Boosting的支持，它同时也用更少的内存，与C4.5相比，它构建了更小的规则集，因此它更准确。
四、CART算法
分类与回归树（classification and regression tree, CART）模型是应用广泛的决策树学习方法。CART由特征选择、树的生成及剪枝组成，即可以用于分类也可以用于回归。
CART算法的组成：
（1）、决策树生成：基于训练数据集生成决策树，生成的决策树要尽量大；
（2）、决策树剪枝：用验证数据集对已生成的树进行剪枝并选择最优子树，这时用损失函数最小作为剪枝的标准
CART生成：
决策树的生成就是递归地构建二叉决策树的过程，对回归树用平方误差最小化准则，对分类树用基尼指数（Gini index）最小化准则，进行特征选择，生成二叉树。
五、ID3、C4.5、C5.0算法比较
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ID3 |
C4.5 |
C5.0 |
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缺点 |
非递增算法，单变量决策树，（在分枝节点上只考虑单个属性）只考虑属性变量是离散形 |
1、在构建的过程中需要对数据集进行多次的扫描与排序，因此算法比较低效 2、大数据集乏力，只适用于能够驻留内存的数据集，当训练集大的无法在内存中容纳时，程序无法运行 |
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优点 |
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属性变量是可以连续形的，能够在构造过程中进行剪枝 |
1、应用于大数据集的分类算法，主要在执行效率和内存使用上进行了改进 2、在面对数据遗露和输入字段很多的问题时非常稳健 3、提供强大的技术以提高分类的精度 4、比一些其它类型的模型更易于理解，模型退出的规则有非常地直观的解释 |
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节点选择 |
信息增益最大 |
信息增益率最大 |
采用Boosting的方式提高模型的准确率，又称为BoostingTree，在软件上计算速度较快，占用内存较小 |
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采用悲观的剪枝方法，它使用训练集生成决策树又用它来进行剪枝，不需要独立的剪枝集 |