请用您的语言解释决策树算法是如何工作的。
决策树算法是一种常见的机器学习算法，通常用于分类和回归问题。
决策树算法是一种基于树结构的分类器。它通过判断一个实例在特征空间中的属性值来进行分类。在构建决策树的过程中，算法会选择最优的属性将数据集分成更小的子集，直到每个子集都只包含同一类别的实例或达到预设的停止条件。在分类时，输入新实例时，根据其属性值沿着决策树遍历直到叶子节点，然后将该实例分类为叶子节点所表示的类别。