Beslissingsbomen zijn een soort machine learning-model dat voorspellingen maakt door het volgen van een hiërarchie van voorwaardelijke beslissingen, meestal in de vorm van een boomstructuur. Beslissingsbomen zijn eenvoudig te interpreteren en kunnen zowel voor classificatie- als regressietaken worden gebruikt. Ze kunnen echter vatbaar zijn voor overfitting, vooral wanneer ze te diep worden.