ID3
631 {\displaystyle M(C_{12})=-{\frac {1}{2}}\log _{3}{\frac {1}{2}}-{\frac {0}{2}}\log _{3}{\frac {0}{2}}-{\frac {1}{2}}\log _{3}{\frac {1}{2}}\simeq 0.631}
よって平均情報量の期待値 M1 は
M 1 = 0.960 − ( 1.0 × 3 5 + 0.667 × 2 5 ) = 0.093 {\displaystyle M_{1}=0.960-\left(1.0\times {\frac {3}{5}}+0.667\times {\frac {2}{5}}\right)=0.093}
同様にして、発生形態(a2 )、体温(a3 )から M2、M3 を計算すると、
M 2 = 0.612 {\displaystyle M_{2}=0.612}
M 3 = 0.455 {\displaystyle M_{3}=0.455}
となり、最大値は M2 である。よってノードのラベルは発生形態(a2 )になる。
以上の操作を再帰的に繰り返すと以下のような決定木が出力される。
このとき入力変数は食性、発生形態、体温の3種類が存在していたが、出力される決定木では発生形態と体温の2種類しか使われていない。このように ID3 はその学習の過程で余分な変数を削除し最低限の仮説によって例題との関連性を学習する。