决策树是一种决策支持工具，它以树状图的形式展示决策过程中的各种可能选择及其后果。在决策树中，每个内部节点表示一个特征或属性上的测试，每个分支代表测试的一个可能输出，而每个叶节点代表一个类别标签。决策树通过自顶向下的递归方式构建，从根节点开始，根据特征值将数据分配到子节点，直到到达叶节点，得出结论。
易于理解：
决策树的结果容易被人理解，因为它以图形化的形式展示了决策路径。
效率较高：
决策树的建立过程是对数据规则进行生成，可以实现数据规则的可视化，从而提高决策效率。
精确度较好：
决策树模型通常能提供较高的分类精确度。
分类与回归：
决策树既可以用于分类问题，也可以用于回归问题，回归树用于估计目标变量的数值。
决策过程可视化：
决策树将决策过程分解成一系列选择和可能的结果，有助于系统地分析问题。
适用于复杂数据：
尽管决策树在处理简单数据时表现良好，但在处理关系复杂的数据时可能存在局限性。
决策树学习算法包括ID3、C4.5和C5.0等，它们基于信息论中的熵概念来度量数据的不确定性，并选择最佳的分割属性来构建决策树。