决策树方法应用挺广泛的，尤其在分类、预测和规则提取上。自从 J. Ross Quinlan 提出了 ID3 算法后，决策树的应用在机器学习和数据挖掘领域得到了飞速发展。后来，他还推出了 C4.5 算法，这个算法可是监督学习中的明星之一。而 1984 年，CART 算法也一并提出。ID3 和 CART 算法的最大特点是能根据训练样本学习生成决策树，这点挺有用的。

你要是想深入了解这些算法，可以看看相关的文章哦，比如关于 ID3 算法的实现、C4.5 的 MATLAB 源码或者 Java 版的 ID3 决策树实现。

，决策树不仅理论扎实，实践中也好用。如果你对数据挖掘感兴趣，决策树算法一定不能错过。