决策树法是一种 风险型决策方法，它运用概率论原理，通过树状图来表示决策过程中的不同方案及其可能结果。这种方法的核心在于利用决策点、方案分枝和概率分枝来构建一个决策模型，以帮助决策者在存在多种可能性和不确定性的情况下，选择最优的决策方案。

具体来说，决策树法通过以下几个步骤进行决策：

构建决策树

决策点：代表决策问题。

方案分枝：代表可供选择的方案。

概率分枝：代表每个方案可能出现的各种结果及其概率。

计算损益值

对每个方案在各种结果条件下的损益值进行计算和比较。

选择最优方案

基于计算出的损益值，选择期望收益最大或期望成本最小的方案。

应用决策树

决策树可以用于序列决策分析，通过图解方式求解在不同条件下各类方案的效益值，并通过比较做出最终决策。

评估与验证

决策树模型还可以用于评估项目风险，通过计算净现值的期望值是否大于等于零来判断项目的可行性。

决策树法不仅适用于风险型决策，还可以用于分类问题，通过学习得到一个分类器，对新出现的对象进行分类。此外，决策树学习算法包括ID3、C4.5等，这些算法在生成决策树的过程中，通过不同的策略来优化树的性能和泛化能力。

总的来说，决策树法是一种直观、有效的决策工具，适用于各种需要多层次、多阶段决策的复杂情况。