决策树（Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的情况下，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于0的概率，是直观运用概率分析的一种图解法。通俗的讲，决策树就是带有特殊含义的数据结构中的树结构，其每个根结点（非叶子结点）代表数据的特征标签，根据该特征不同的特征值将数据划分成几个子集，每个子集都是这个根结点的子树，然后对每个子树递归划分下去，而决策树的每个叶子结点则是数据的最终类别标签。
理解树，就需要理解几个关键词：根节点、父节点、子节点和叶子节点。父节点和子节点是相对的，说白了子节点由父节点根据某一规则分裂而来，然后子节点作为新的父亲节点继续分裂，直至不能分裂为止。而根节点是没有父节点的节点，即初始分裂节点，叶子节点是没有子节点的节点，如下图所示：
决策树如何做决策：
银行希望能够通过一个人的信息（包括职业、年龄、收入、学历）去判断他是否有贷款的意向，从而更有针对性地完成工作。下表是银行现在能够掌握的信息，我们的目标是通过对下面的数据进行分析建立一个预测用户贷款一下的模型。
银行用户信息表
如何综合利用这些属性去判断用户的贷款意向？决策树的做法是每次选择一个属性进行判断，如果不能得出结论，继续选择其他属性进行判断，直到能够“肯定地”判断出用户的类型或者是上述属性都已经使用完毕。比如说我们要判断一个客户的贷款意向，我们可以先根据客户的职业进行判断，如果不能得出结论，再根据年龄作判断，这样以此类推，直到可以得出结论为止。决策树用树结构实现上述的判断流程，如图所示：
银行贷款意向分析决策树示意图
