分割点是指在决策树学习中的一种参数，用于控制树的生长，即用来决定树的深度。其作用是当训练集的准确率大于分割点时，决策树不再增长；当训练集的准确率小于设定的分割点时，决策树停止增长，从而最大程度地控制决策树的复杂度，避免过拟合。