决策树算法和决策树方法是同一个概念，没有不同。
决策树是一种常用的监督学习算法，通过构建一棵树状结构来对数据进行分类或预测。它基于信息增益或信息熵等指标来选择最具区分性的特征，然后根据这些特征将数据划分到不同的叶子节点中。
决策树算法通常包括以下步骤：
1.选择最优特征：根据信息增益或信息熵等指标，选择最能区分不同类别数据的特征。
2.创建决策树：根据所选特征将数据划分到不同的节点中，并在每个节点上继续选择最优特征进行划分，直到无法继续划分为止。
3.剪枝：为了避免过拟合，需要对决策树进行剪枝，删除一些不必要的节点和分支。
4.预测：使用训练好的决策树对新数据进行分类或预测。