这棵树以样本的各种属性作为分支节点，根据属性的取值将样本划分到不同的分支上，直到达到最终的叶子节点，每个叶子节点表示一种分类结果。
决策树的构建过程通过计算信息增益或基尼指数等指标，选择最优的划分属性，以此逐步生成一个准确率较高的分类模型。
决策树算法的过程如下：首先选择一个最优的属性作为根节点，按照该属性的各个取值将样本进行划分，形成多个子节点。
然后对每个子节点重复以上操作，递归构建出一棵完整的决策树。
最后，当新样本进来时，根据其属性的取值，通过从根节点到叶子节点依次比较属性值，最终得到该样本的分类结果。
决策树分析法具有可解释性强、易于理解和实现的特点。
它适用于解决非线性的分类问题，并且可以处理多分类问题。
决策树还可以用于处理缺失值和异常值，能够对数据进行预处理和特征选择。
此外，决策树还可以通过剪枝技术提高模型的泛化能力，防止过拟合的问题。