正确答案是：A: 分类（Classification） 和 C: 回归（Regression）。

决策树（Decision Tree）是一种常用的机器学习算法，可以用来解决分类和回归问题。以下是对这两种应用的专业分析：

1. **分类（Classification）**：
- 决策树可以用于分类任务，即将数据点分配到预定义的类别中。
- 在分类任务中，决策树通过递归地分割数据空间，形成一棵树结构，每个叶节点对应一个类别标签。
- 典型的应用场景包括垃圾邮件检测、信用风险评估、图像分类等。

2. **回归（Regression）**：
- 决策树也可以用于回归任务，即预测连续值。
- 在回归任务中，决策树通过递归地分割数据空间，形成一棵树结构，每个叶节点对应一个预测值。
- 典型的应用场景包括房价预测、股票价格预测、销售额预测等。

决策树的优点包括易于理解和解释、可以处理非线性关系、不需要大量的数据预处理等。然而，决策树也有一些缺点，如容易过拟合、对数据中的噪声敏感等。

因此，决策树是一种灵活且功能强大的工具，可以用于解决分类和回归问题。