决策树的实现其实挺适合用来入门机器学习的，是在数据仓库这类场景下，用它来做分类和预测任务还蛮实用的。你只要掌握几个关键点——数据预、特征选择、建树逻辑和剪枝策略，整体流程就比较清晰了。用 Scikit-Learn 的 DecisionTreeClassifier 也方便，写起来不复杂，响应也快。
数据预是开头必须搞定的事。你得先把数据清洗一下，缺失值、异常值这些都得，数据类型也要转换好。如果你是在数据仓库里操作，那数据整合这一步会比较繁琐，得把多个来源的数据汇总到一个平台。
特征选择这块是建树的关键，选得好模型效果就上去了。你可以用信息增益、增益率或者基尼不纯度。信息增益更直观点，基尼值更偏向效率，两个都值得试试。对了，推荐你看看这篇讲信息增益率的文章，讲得还不错。
建树的逻辑比较直白，从根节点开始，递归往下分裂，每次都按你挑的特征来分支，直到条件不再满足，比如树太深或者样本太少。这一块你用max_depth、min_samples_split这些参数可以调控。
剪枝嘛，是为了防止过拟合。有点像你在写代码时给变量起个临时名，后面觉得冗余就删掉。推荐你看看这篇关于剪枝策略的内容，讲的是基于规则精度的剪枝，还挺实用的。
模型评估别忘了，准确率、召回率、F1 分数都得跑一遍。你还可以用混淆矩阵看分错的样本是怎么回事。可视化也是亮点，用plot_tree可以直观地看到决策过程，解释给业务同事听也容易。
整体来看，决策树适合那些对模型可解释性要求高的场景，比如客户细分、销售预测这类。推荐你在实验里试试不同的超参数组合，还可以多用几组数据做对比，找找规律。如果你对图学习感兴趣，karateclub这个框架也可以玩玩，虽然是无监督的，但扩展性不错。