早上比較晚吃，中午想說就直接啟動下午茶模式，我來到一家老咖啡館，坐在窗邊望著陽光灑進木窗的縫隙，翻著甜點菜單。
腦袋裡出現一個熟悉的聲音（是的，我的腦袋有劇場）：「今天要不要來塊甜點？要的話，吃什麼？」
這聲音不是幻覺，而是我內建的 AI 小幫手決策樹精靈「小樹」。
【1｜情境：小樹幫我決定吃什麼】
小樹像個問問題高手，一層一層引導我往某個答案走去：
☀今天心情不錯嗎？ → 有點小幸福
☀想吃點甜的嗎？ → 當然，值得犒賞
☀想吃涼的還是熱的？ → 涼的，夏天嘛
☀喜歡綿密滑順、有咖啡香的甜點嗎？ → 被說中
「那就來一塊提拉米蘇吧！」
我一邊吃著，一邊想著：這不就跟 AI 中的「決策樹」一樣嗎？
【2｜決策樹是什麼？用人類大腦來比喻】
決策樹是 AI 中一種超實用的分類與預測方法，它其實很像人腦在思考時的「如果…那就…」邏輯。
♨每一層節點是「問題」
♨每一個分支是「答案」
♨最底下的葉子，就是最終的「選擇結果」
舉個超生活化的例子：
要不要點甜點？
→ 如果今天心情好
→ 如果想吃涼的
→ 如果喜歡滑順 → 提拉米蘇
這整段，其實就是一棵隱形的「選擇樹」，而 AI 也是照這樣的邏輯來預測結果。
【3｜AI 決策樹實際應用有哪些？】
決策樹被廣泛運用在許多 AI 情境中，尤其適合這些任務：
A. 醫療判斷（病症分類）
- 有沒有發燒？
- 咳嗽超過幾天？
- 有無旅遊史？
- 快篩結果是？
然後最後分類：流感、一般感冒、新冠？這不就是醫師開口問病史的邏輯嗎？ → AI 模仿人！
B. 銀行風險評估
- 有穩定收入嗎？
- 信用卡繳款紀錄正常嗎？
- 是否有未清債務？
這些條件都可以讓 AI 自動畫出一棵決策樹，幫你預測「這個人是否會違約」。
C. 客製化推薦系統（像Youtobe或Uber Eats）
- 平常偏好什麼類型？
- 最近幾次點什麼？
- 現在是白天還是晚上？
- 是週末還是平日？
AI 就會用這些特徵來幫你挑選「你現在最可能會喜歡的選項」。
【4｜一句話總結】
人的選擇邏輯，其實就是決策樹的原型。AI 只是把這套邏輯，轉成了數學的方式來運算與預測。
