决策树模型是一种简单易用的非参数分类器，它不需要对数据有任何的先验假设，计算速度较快，结果容易解释，而且稳健性强。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程，它可以认为是if-then规则的集合。决策树学习通常包括3个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的剪枝。决策树学习常用的算法有ID3、C4.5、CART。

在决策树模型中，每个内部节点表示一个特征属性上的测试，每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出，而每个叶节点存放一个类别。使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直到到达叶子节点，将叶子节点存放的类别作为决策结果。

决策树模型在机器学习中有着广泛的应用，它可以用于分类和回归任务，并且易于理解和解释。然而，决策树模型也有一些缺点，例如对连续性的字段比较难预测，对有时间顺序的数据需要很多预处理工作，以及可能产生过度匹配的问题等。因此，在使用决策树模型时，需要根据具体的问题和数据特征进行选择和调整。