什么时候用决策树算法，决策树算法的优点

决策树算法适用于以下情况：

1. 数据集包含离散型和连续型特征；
2. 数据集中存在缺失值；
3. 数据集中存在噪声；
4. 需要对结果进行解释和可视化。

决策树算法的优点包括：

1. 易于理解和解释，决策树可以直观地表达分类规则；
2. 能够处理离散型和连续型特征，不需要对数据进行特征缩放；
3. 能够处理多分类问题；
4. 能够处理缺失值；
5. 可以剪枝来避免过拟合；
6. 可以通过可视化来展示分类规则，方便理解和解释。

总之，当数据集中包含多种类型的特征，需要对结果进行解释和可视化时，决策树算法是一个很好的选择。