ID3算法的局限性
每个算法都有自身的局限性，而 算法的局限性主要源于局部最优化这个条件，即信息增益的计算方法，主要包含以下几点：

（1）倾向于选择取值比较多的属性作为划分点。主要原因是对于离散属性而言，可能取值越多，依据其进行划分后子节点的总信息熵越小，即信息增益就越大，所以， 算法在选择划分属性时就会优先考虑该类属性。例如：极端情况下取ID作为切分字段，每个分类的纯度都是100%，即信息熵为0，信息增益达到所有属性中的最大，但是，这样的划分方式是没有意义的。

（2）不能直接处理连续型变量，对于连续性变量， 算法不能直接进行处理，需要对其进行离散化后再处理。

（3）对缺失值较为敏感， 算法没有对缺失值进行考虑，所以，在使用该算法之前需要对缺失值进行处理。

（4）没有剪枝的设置，容易导致过拟合，这一不足导致了模型虽然在训练集上表现很好，但测试集上表现却差强人意，也就是模型的泛化性能有待提高。

关于剪枝和过拟合相关问题，我们会在后续进行详细讨论，此处先讨论其他局限性如何解决。对于 算法的诸多优化措施，最终也构成了 算法的核心内容。

请根据本节内容回答以下问题:

算法局限性最突出的表现是什么？说明原因。