ID3优点是理论清晰、方法简单、学习能力较强，但也存在一些缺点：

• 只能处理分类属性的数据，不能处理连续的数据；
• 划分过程会由于子集规模过小而造成统计特征不充分而停止；
• ID3算法在选择根节点和各内部节点中的分支属性时，采用信息增益作为评价标准。信息增益的缺点是倾向于选择取值较多的属性，在有些情况下这类属性可能不会提供太多有价值的信息。           

对于“ID3仅适用二分类”这句话进行修改和补充。