决策树算法的缺点主要包括：

过拟合：

决策树容易在训练数据上过度拟合，导致泛化能力差。

忽略属性间关联：

决策树可能不会充分考虑数据集中属性之间的相互关系。

对数值型特征敏感：

数值型特征较多时，可能会影响ID3算法中信息增益的计算结果。

样本量需求大：

决策树对训练样本量有一定要求，样本量不足可能导致模型不稳定。

处理缺失值能力有限：

决策树在处理缺失值方面功能较弱。

不支持在线学习：

当新样本到来时，决策树需要重新训练，无法即时更新。

决策树深度问题：

深层决策树在视觉和解释上较为困难，且可能失去稳定性和抗震荡性。

对类别不平衡的数据敏感：

当数据中各类别样本数量不一致时，决策树可能偏向于选择数量较多的类别进行划分。

决策树解释性：

决策树虽然直观易懂，但在多级决策树中可能过于复杂，不易于交流。

适用范围有限：

决策树无法适用于那些不能用数量表示的决策问题。