当使用决策树时，应为2D数组，而不是1D数组

。

决策树是一种基于树结构的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。它通过将数据集分成多个子集，每个子集对应于一个特征的特定取值，以递归的方式构建一个树形结构。在构建决策树的过程中，决策树算法需要使用一个2D数组来表示训练数据集。

2D数组是一个二维数组，可以理解为由多个一维数组组成的数组。在决策树中，每个一维数组代表一个数据样本，包含了该样本的特征值和对应的标签。二维数组的每一行表示一个数据样本，而每一列表示一个特征。

相比之下，1D数组是一个一维数组，只包含了特征值或标签的取值，不能表示每个样本的多个特征。因此，在使用决策树算法时，必须使用2D数组来表示训练数据集，以便将每个样本的多个特征与其对应的标签关联起来。

对于决策树的应用场景，它可以用于解决分类问题，如垃圾邮件过滤、客户流失预测等。此外，决策树还可以用于解决回归问题，如房价预测、销量预测等。

腾讯云提供了丰富的人工智能服务和产品，其中包括与决策树相关的服务。例如，腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tcc-ml）提供了决策树算法的支持，可以用于构建和训练决策树模型。另外，腾讯云的大数据分析平台（https://cloud.tencent.com/product/dca）也提供了数据处理和分析的能力，可以用于预处理和分析决策树的训练数据集。

总之，当使用决策树时，应使用2D数组来表示训练数据集，以便将每个样本的多个特征与其对应的标签关联起来。腾讯云提供了与决策树相关的服务和产品，可以满足用户在机器学习和数据分析领域的需求。