本发明公开了一种基于决策树的量子通信方法，包括采集通信者信息从中提取所需的特征信息，将特征信息数据化后训练决策树预测模型，输出通信者的等级；采用交叉验证和重采样评价训练后的决策树预测模型，并进行模型优化；通信时按照决策树预测模型输出的通信者等级为其配置相应的信道粒子，开始通信；针对不同等级的接收者配置对应的测量操作，在执行测量操作之后将结果通过经典信道告诉接收者；接收者收到测量结果后，对塌缩态执行幺正操作重构信息态。本发明利用了机器学习中的决策树算法对通信者进行划分评级，实现通信者的等级判断，从而为相应等级的通信者分配匹配的信道粒子数，解决了信道粒子的分配问题，节省了量子资源，提高了通信效率。