决策树是一种通过树状结构模拟人类决策过程的算法模型，其核心思想在于将复杂的判断逻辑分解为一系列连续的二元选择。每个内部节点代表对某个特征的条件测试，分支对应测试结果，而叶节点则存储最终的决策结论或预测值。这种自上而下的递归分割机制，使得决策路径如同真实场景中的“若-则”推理链条，既能处理分类任务（如诊断判断），也能解决回归问题（如风险评估）。
在行为科学视角下，决策树的价值不仅在于其可解释性——人们能直观追溯从特征到结论的完整推理轨迹，更在于它揭示了认知简化策略的本质。当面临信息过载时，人类大脑往往会自发构建类似的启发式决策框架，通过关键特征快速筛选可能性。这种建模方式与认知心理学中的“快速节俭启发式”理论形成巧妙呼应，既反映了理想状态下的理性决策模式，也暴露出现实决策中因过度依赖单一特征而引发的认知偏差。
值得注意的是，决策树在展现直观优势的同时，也隐喻着人类决策的潜在陷阱。过度复杂的树结构可能导致对训练数据的过度拟合，恰似现实决策者陷入琐碎细节而失去大局观；而预剪枝策略则映射出人们在信息收集过程中过早形成认知闭环的倾向。若读者希望深入探索算法与认知的交叉领域，可参阅《思考，快与慢》中关于启发式系统的论述，或机器学习专著《The Elements of Statistical Learning》中关于树模型的数学阐释。