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决策树以树状图为基础（故得名决策树），输出结果为一系列简单、实用的规则。决策树其实就是一组if-then规则集，如“如果客户近两年借款申请次数小于3且月均收入大于20000元，则授信申请通过”等类似的规则，这些规则集易于理解且可解释性强，这与人脑决策时的思维方式类似。
决策树由节点和有向边组成。图2-7为一个简单的授信审批决策树模型，其中“近1个月借款申请次数”对应的是根节点，“A卡模型分”“是否有房”对应的是中间节点，决策结果“拒绝”和“通过”对应的是叶节点，连接节点的线为有向边。该决策树先判断客户近1个月借款次数是否小于或等于5，若成立，则接着判断A卡模型分是否小于或等于500，若成立，则授信审批拒绝，否则授信审批通过；若客户近1个月借款次数大于5，则接着判断客户是否有房，若没有，则授信审批拒绝，否则授信审批通过。
图2-7 授信审批决策树
决策树的根节点到叶节点的每一条路径构成了一条规则，路径上内部节点的特征对应着具体规则的条件，叶节点表示最终决策结果。从根节点到叶节点的一条条路径构成了决策树的if-then规则集。决策树的规则集具有互斥且完备的性质，即最终每一个实例都只被一条规则覆盖。