决策树作为一种预测方法，既简单又实用，广泛应用于数据分类和回归。它通过树状结构展现数据分类过程，每个节点代表一个属性的判断条件，每个分支对应一个可能的属性值，叶子节点则代表最终的分类结果。决策树的构建从根节点开始，通过递归分割的方式将数据集不断细分，直至满足停止条件。裂变量和分裂点，以最大化地减少结果变量在子节点中的变异。这种方法的优点在于直观易懂、易于实现，且能够处理非线性关系。然而，决策树也可能因过度拟合而对训练数据过于敏感，或因忽略某些重要变量而导致预测偏差。此外，对于连续型变量，决策树需要进行分段处理，这可能影响模型的精度和稳定性。尽管如此，通过合理的参数设置和模型优化，决策树仍然是一种有效的预测工具，特别适用于探索性数据分析和初步建模阶段。