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。
可以看到轨迹。
因为决策易定位采用的是GPS定位技术，可以精确地定位和追踪设备的位置和移动轨迹。
所以，当设备在运动时，可以准确地记录下来设备的具体位置和移动轨迹，从而实现对设备的追踪。
此外，决策易定位还提供了历史轨迹查询功能，用户可以随时查看设备的历史轨迹，进一步了解设备的行踪。
内容延伸：除了GPS定位技术外，还有其它定位技术可以实现设备的位置追踪，如基站定位、蓝牙定位等。
决策的含义：是人们为实现一定目标而制订行动方案、并准备实施的活动，也是一个提出问题、分析、解决问题的过程。决策包括以下几个步骤：
（1）提出决策问题，确定决策目标。因为决策是为了要解决问题，实现某项预期目标，所以首先要弄清楚一项决策要解决什么问题，要达到什么目的。
（2）为了做出最优的决策，必须拟定达到目标的各种可能的行动方案，以便进行比较，从中选择最优的方案。
（3）广泛地搜集与决策有关的信息。为了正确进行决策，所搜集的信息必须符合决策所需的质量需求。
（4）对与各种可能行动方案的有关资料进行分析、评价与对比。
（5）选定最优方案。这是决策的关键环节，选优的标准主要是指在一定条件下，经济效益最佳的方案，为此就要全面权衡有关因素的影响，比如企业的资源条件、市场的需求、国家有关的方针政策等。
（6）组织与监督方案的实施。在方案实施过程中，要建立信息反馈系统。决策者要根据反馈信息，采取各种相应的措施。
其中，关键步骤在于识别问题、选择方案和监督与反馈。