决策树算法是用于分类还是回归

决策树算法既可以用于分类问题，也可以用于回归问题。

对于分类问题，决策树算法通过对数据集进行分割，构建一棵树状结构，每个内部节点表示一个特征，每个叶子节点表示一个类别。通过树的分支和节点上的特征条件，将样本分配到相应的叶子节点中，从而实现对样本的分类。

对于回归问题，决策树算法同样通过对数据集进行分割，构建一棵树状结构，每个内部节点表示一个特征，每个叶子节点表示一个数值。通过树的分支和节点上的特征条件，将样本分配到相应的叶子节点中，从而实现对样本的数值预测。

因此，决策树算法既可以用于分类问题，也可以用于回归问题，根据具体问题的特点选择合适的决策树算法进行建模。