正确答案是：C: 一种用于数据分类和回归的机器学习方法。

决策树（Decision Tree）是一种广泛应用于机器学习和数据挖掘中的算法，主要用于分类和回归任务。决策树通过将数据集分割成不同的子集，形成一个树状结构，其中每个节点代表一个决策点或测试条件，每个分支代表测试结果，每个叶子节点代表分类标签或回归值。

### 专业分析：

1. **分类任务**：在分类任务中，决策树用于将数据划分到不同的分类中。例如，判断一封电子邮件是否是垃圾邮件，决策树会根据电子邮件的特征（如发件人、内容、关键词等）一步步做出决策，最终给出分类结果。

2. **回归任务**：在回归任务中，决策树用于预测连续值。例如，预测房价，决策树会根据房屋的特征（如面积、位置、房龄等）一步步做出决策，最终给出预测值。

3. **优点**：
- **易于理解和解释**：决策树的结构类似于人类的决策过程，直观易懂。
- **无需大量数据预处理**：决策树不需要归一化或缩放数据，处理缺失值的能力也较强。
- **可以处理多种数据类型**：决策树可以处理数值型和类别型数据。

4. **缺点**：
- **容易过拟合**：决策树容易对训练数据过拟合，特别是当树的深度较大时。
- **不稳定性**：小的变化可能导致完全不同的树结构。

为了克服决策树的这些缺点，常用的方法包括剪枝（Pruning）、集成方法（如随机森林和梯度提升树）等。

综上所述，决策树是一种强大且灵活的机器学习方法，适用于多种数据分析任务。