首先，我们来了解一下决策树的基本概念。决策树是一种树形结构的预测模型，它通过一系列的问题对数据进行训练和预测。每个内部节点表示一个属性上的判断条件，每个分支代表某个判断条件的输出，每个叶节点代表一种类别或决策结果。通过构建决策树，我们可以直观地理解数据分类的过程，并据此做出决策。

在软考中，决策树计算通常涉及到以下几个方面的知识点：

1. **特征选择**：在构建决策树时，首先需要选择合适的特征作为判断条件。常见的特征选择方法有信息增益、增益率、基尼指数等。考生需要了解这些方法的计算原理，并能根据具体数据选择合适的特征选择方法。

2. **决策树构建**：根据选定的特征，通过递归地划分数据集来构建决策树。考生需要掌握决策树的构建过程，包括如何确定节点的判断条件、如何划分数据集、如何处理连续特征和缺失值等。

3. **决策树剪枝**：为了避免决策树过拟合，通常需要对其进行剪枝操作。剪枝包括预剪枝和后剪枝两种策略，考生需要了解它们的原理和实施方法，并能根据具体情况选择合适的剪枝策略。

4. **决策树评估**：构建完决策树后，需要对其性能进行评估。常见的评估指标有准确率、召回率、F1值等。考生需要掌握这些评估指标的计算方法，并能根据评估结果对决策树进行优化。

接下来，我们通过一道软考例题来具体说明决策树计算的应用。

例题：假设有一个关于是否购买某产品的数据集，包含以下四个特征：年龄、收入、婚姻状况和信用评级。请根据这些特征构建一个决策树，并判断某个样本（年龄=30，收入=8000，已婚，信用评级=优）是否会购买该产品。

解答步骤：

1. **特征选择**：首先，我们需要从四个特征中选择一个作为根节点的判断条件。假设通过计算信息增益，我们发现“收入”特征的信息增益最大，因此选择“收入”作为根节点的判断条件。

2. **决策树构建**：接下来，我们根据“收入”特征将数据集划分为若干个子集，并递归地构建子树。假设我们设定收入阈值为5000，则收入小于等于5000的样本被划分到左子树，大于5000的样本被划分到右子树。然后，我们分别在左右子树中选择新的特征作为判断条件，继续划分数据集，直到满足停止条件（如所有样本都属于同一类别，或达到预设的树深度等）。

3. **决策树剪枝**：在构建完初始决策树后，我们可以根据需要对其进行剪枝操作，以简化树结构并提高泛化能力。

4. **决策树应用与评估**：最后，我们将构建好的决策树应用于具体样本的预测。对于给定的样本（年龄=30，收入=8000，已婚，信用评级=优），我们按照决策树的路径逐步判断其所属类别（即是否购买产品）。同时，我们还可以使用测试数据集对决策树的性能进行评估，以确保其在实际应用中的有效性。

通过这道例题，我们可以看到决策树计算在软考中的重要性和应用广泛性。考生在备考过程中，应深入理解决策树的基本原理和计算方法，并结合实际案例进行练习和应用，以提升自己的解题能力和实际应用水平。