1、分類問題：決策樹非常適合用於分類問題，即預測壹個離散的類別標簽。例如，根據客戶的信用歷史、年齡、收入等特征來預測他們是否會違約貸款。
2、回歸問題：雖然決策樹主要用於分類，但決策樹也可以用於回歸問題，即預測壹個連續的數值。例如，根據房屋的面積、位置、建造年份等特征來預測房屋的價格。
3、特征選擇：決策樹在構建過程中會自動進行特征選擇，這有助於識別出對預測目標影響最大的特征。
4、非線性決策邊界：決策樹可以構建復雜的非線性決策邊界，這使得它能夠捕捉到數據中的復雜模式。
5、處理缺失值：決策樹算法可以處理數據中的缺失值，因為它在構建過程中會考慮每個特征的缺失情況。