基本的决策树分类流程如下：
收集数据：收集用于训练和测试决策树的数据集。
准备数据：对数据进行预处理，包括处理缺失值、离散化连续特征、处理异常值等。
特征选择：选择合适的特征用于构建决策树，常用的特征选择指标有信息增益、信息增益比、基尼指数等。
构建决策树：使用选定的特征选择指标构建决策树模型，常用的构建算法有ID3、C4.5、CART等。
划分数据集：根据选择的特征进行数据集划分，将数据集划分为多个子集，每个子集对应一个特征的取值。
递归构建子树：对每个子集递归构建决策子树，直到满足终止条件，如子集为空或样本全属于同一类别。
剪枝：对构建好的决策树进行剪枝操作，减少过拟合的风险。
分类预测：使用构建好的决策树对新样本进行分类预测。
以上就是基本的决策树分类流程，根据具体的算法和需求，可能会有一些细微的差别。
