决策树是一种逼近离散函数值的算法。它模拟人类在面临决策时的思考过程，通过一系列的决策节点和分支来对数据进行分类或预测。
决策树的基本结构类似于一棵倒置的树，从根节点开始，通过一系列的内部节点沿着分支向下，最终到达叶节点。每个内部节点表示一个特征属性的测试，每个分支代表测试结果的一个可能取值，而每个叶节点表示一个类别标签或者回归值。
决策树的构建过程主要包括特征选择、树的生成和剪枝三个步骤：

特征选择：根据某个准则（如信息增益、基尼不纯度等），选择最佳的特征作为当前节点的划分属性。
数据分裂：根据所选特征的不同取值，将数据集划分为多个子集，每个取值形成一个分枝。
树的生成：递归地将数据集划分为子集，直到数据集中的所有样本属于同一类别或满足停止条件。
剪枝：为了避免过拟合，可以对生成的树进行剪枝操作，去除一些不必要的节点或分支。

决策树算法的典型算法包括ID3、C4.5和CART等：

ID3算法：旨在减少树的深度，但忽略了叶子数目的研究。
C4.5算法：在ID3算法的基础上进行了改进，对于预测变量的缺值处理、剪枝技术、派生规则等方面作了较大改进，既适合于分类问题，又适合于回归问题。C4.5算法产生的分类规则易于理解，准确率较高。
CART算法：由决策树生成和决策树剪枝两步组成，既可以用于分类也可以用于回归。