一、分类任务
金融风控：根据收入、信用历史判断违约风险完成贷款审批、信用卡欺诈检测
医疗诊断：基于症状和检验指标分类病情实现疾病预测（如糖尿病、癌症）
市场营销：根据购买行为划分用户群体实现客户分群与精准推荐
二、回归任务
房价预测：通过回归树拟合非线性关系实现基于面积、地段预测房价
工业控制：传感器数据回归分析预测设备剩余寿命
三、其他领域
自然语言处理（NLP）：文本分类（如垃圾邮件识别）
图像处理：简单物体识别（结合特征提取）
游戏AI：决策规则设计（如NPC行为树）
决策树以其直观性和灵活性成为机器学习入门必备算法，尽管单一树模型可能性能有限，但其衍生方法（如随机森林、XGBoost）在各类任务中表现卓越。理解决策树是掌握复杂集成模型的基础。