决策树法的步骤：
1. 收集数据并预处理。
2. 选择决策树的算法。
3. 构建决策树模型。
4. 评估和优化决策树模型。
5. 应用决策树模型进行预测或分类。
接下来进行
1. 收集数据并预处理。在这一步中，需要收集与问题相关的数据，并对数据进行清洗和预处理，以便输入到决策树模型中。数据预处理包括数据清理、数据转换、数据归一化等操作，以提高模型的训练效果。
2. 选择决策树的算法。决策树算法有很多种，如ID3、C4.5和CART等。根据问题的特点和数据的性质，选择合适的算法进行建模。
3. 构建决策树模型。根据所选择的算法和输入的数据，构建决策树模型。这个过程包括不断地划分数据集，选择最优的划分特征，建立决策树的各个节点。
4. 评估和优化决策树模型。通过评估决策树模型的性能，如准确率、召回率等指标，对模型进行优化。有时候还需要进行特征选择和剪枝操作，以提高模型的泛化能力。
5. 应用决策树模型进行预测或分类。最后，使用优化后的决策树模型对新的数据进行预测或分类。
以上就是决策树法的主要步骤。这种方法广泛应用于各个领域，如金融、医疗、电子商务等，用于解决分类和预测问题。
