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[[决策论]]中 (如[[风险管理]])，'''决策树'''({{lang|en|Decision tree}})由一个决策[[图论|图]]和可能的结果(包括资源成本和风险)组成， 用来创建到达目标的规划。决策树建立并用来辅助决策，是一种特殊的[[树结构]]。决策树是一个利用像树一样的图形或决策模型的决策支持工具，包括随机事件结果，资源代价和实用性。它是一个算法显示的方法。决策树经常在运筹学中使用，特别是在决策分析中，它帮助确定一个能最可能达到目标的策略。如果在实际中，决策不得不在没有完备知识的情况下被在线采用，一个决策树应该平行概率模型作为最佳的选择模型或在线选择模型算法。决策树的另一个使用是作为计算条件概率的描述性手段。

==簡介==
[[機器學習]]中，'''決策樹'''是一個預測模型；他代表的是對象屬性與對象值之間的一種映射關係。樹中每個節點表示某個對象，而每個分叉路徑則代表的某個可能的屬性值，而每個葉結點則對應從根節點到該葉節點所經歷的路徑所表示的對象的值。決策樹僅有單一輸出，若欲有複數輸出，可以建立獨立的決策樹以處理不同輸出。
[[数据挖掘]]中决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，同样也可以用来作预测（就像上面的银行官员用他来预测贷款风险）。

從數據產生決策樹的機器學習技術叫做'''決策樹學習''', 通俗說就是'''決策樹'''。

一个决策树包含三种类型的节点：
1.决策节点——通常用矩形框来表式
2.机会节点——通常用圆圈来表式
3.终结点——通常用三角形来表示
(contracted; show full)[[ja:決定木]]
[[nl:Beslissingsboom]]
[[pl:Drzewo decyzyjne]]
[[pt:Árvore de decisão]]
[[ru:Дерево принятия решений]]
[[th:การเรียนรู้ต้นไม้ตัดสินใจ]]
[[uk:Дерево прийняття рішень]]
[[vi:Cây quyết định]]