决策树是一种用于监督学习的机器学习算法。它可以将数据集分成多个子集，每个子集对应一个节点，在每个节点上进行特征选择，直到遇到满足某种终止条件的情况为每止。决策树算法的核心思想是利用信息增益或基尼指数等准则来选择最佳特征作为当前节点的划分标准。在初始状态下，整个数据集被视为一个根节点，并且通过比较不同特征的信息增益或基尼指数来选择最佳特征。