决策树法是一种基于特征选择的分类与决策方法，其基本步骤包括：1.首先，从原始数据中挑选出最有用的特征来作为决策树。2.其次，根据特征嵌入到决策树中，划分出不同的分支，并形成模型。3.然后，对于不同的分支，需要对不同的特征进行测试，根据测试结果调整模型，直到将原始数据集划分为最小单元。4.最后，在分类过程中，使用测试数据对模型进行评估，并通过反复测试和调节模型参数，以获得最佳模型。