决策树是一种直观且强大的机器学习模型，广泛应用于分类和回归任务。其通过树状结构对数据进行分割，能够清晰展示决策逻辑。以下是几个典型的应用场景：
数据分析与特征选择决策树可帮助识别数据中的关键特征，例如通过信息增益计算确定哪些变量对预测结果影响最大。
自然语言处理（NLP）在文本分类任务中，决策树可用于判断邮件是否为垃圾邮件或文档主题分类。
金融风控银行常利用决策树评估贷款申请者的信用风险，通过条件分支快速决策。
如需进一步学习决策树的实现细节，可参考 决策树算法详解。此外，机器学习实战教程 中包含代码示例与可视化演示。