决策树分类器就像带有终止块的流程图，终止块表示分类结果。开始处理数据集时，我们首先需要测量集合中数据的不一致性，也就是熵，然后寻找最优方案划分数据集，知道数据集中的所有数据属于同一分类。ID3算法可以用于划分标称型数据集。构建决策树时，我们通常采用递归的方法将数据集转化为决策树。一般我们并不构造新的数据结构，而是使用python语言内嵌的数据结构字典存储树节点信息。
使用Matplotlib的注解功能，我们可以存储的树结构转化为容易理解的图形。Python语言的pickle模块可以存储决策树的结构。但是决策树可能会产生过多的数据集划分，从而产生过度匹配数据集的问题。我们可以通过裁剪决策树，合并相邻的无法产生大量信息增益的叶节点，消除过度匹配问题。
除了ID3算法外，最流行的决策树构造算法是C4.5和CART，接下来做相应的介绍。