决策树（Decision Tree）是一种常用的机器学习算法，它通过树状结构表达决策规则与分类结果。每一条从根节点到叶子节点的路径都代表一条决策规则，适用于分类和回归问题。决策树的根节点通常代表数据集中的最重要属性，而叶子节点则表示最终的预测结果。

决策树构建的基本流程包括数据划分、判断条件和节点划分。首先，所有数据被划分到一个根节点。若该节点为空集或样本类别一致，算法会返回null或标记为该类别。若未满足这些条件，则需要选择一个属性进行划分，以最大化数据的纯度并提高预测准确性。每一次划分都会生成新的节点，直到满足停止条件。

在构建决策树时，最重要的挑战之一是选择最佳划分属性。常见的选择标准包括信息增益、基尼指数等。信息增益衡量的是划分后数据的不确定性减少量，基尼指数则度量数据的纯度。选择最佳划分属性时，通常需要对多个候选属性进行比较，选出能够提供最大信息增益或最低基尼指数的属性。

决策树的优点包括易于理解和实现、能够处理类别数据和数值数据。但它也有一些缺点，如容易过拟合、对噪声数据敏感。为了解决这些问题，通常采用剪枝技术来去除过度分支，简化模型，提高其泛化能力。

在实际应用中，决策树被广泛用于金融、医疗、市场分析等领域。例如，在信用卡欺诈检测中，可以使用决策树模型来判断一笔交易是否为欺诈行为；在疾病诊断中，决策树可以帮助医生根据症状和检查结果做出诊断决策。