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。它通过图形化的决策模型，包括随机事件结果、资源代价和实用性，来辅助决策。决策树由决策图和可能的结果组成，这些结果涵盖了资源成本和风险。
在机器学习中，决策树是一个预测模型，代表对象属性与对象值之间的映射关系。决策树由节点和有向边组成，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。
决策树的生成通常是自上而下的，通过一系列的问题或决策点来将数据分类或预测输出值。决策树可以是二叉的，也可以是多叉的，并且可以通过不同的算法（如ID3、C4.5和C5.0）来生成。
决策树在金融、医疗、市场营销等领域有着广泛的应用，它能够帮助决策者理解复杂问题，评估不同决策路径的优劣，并最终做出最优选择