Деревья классификации — метод многомерного разведочного анализа, который позволяет решать задачи классификации информации, когда зависимая переменная принимает дискретные значения, и задачи прогнозирования принадлежности объекта выборки к определённому классу, когда зависимая переменная принимает непрерывные значения. 1

Процесс применения метода: 1

1. В качестве исходных данных выступает таблица, в которой представлены значения признаков (переменных), характеризующих объект. 1
2. Одна из переменных (зависимая) содержит значения классов, к которым относятся объекты, остальные переменные (независимые) — значения показателей, позволяющих прогнозировать принадлежность объектов к тому или иному классу. 1
3. Корневая вершина, включающая в себя все объекты выборки, делится на вершины-потомки согласно решающему правилу. 1
4. Вершины-потомки, в свою очередь, согласно соответствующим решающим правилам, делятся до тех пор, пока не окажутся терминальными, то есть пока их дальнейшее деление не прекратится. 1
5. Каждая вершина (в том числе терминальная) будет соответствовать тому или иному классу объектов. 1

Некоторые преимущества использования деревьев классификации в разведочном анализе данных:

• позволяют работать с переменными любого типа без необходимости какой-либо предварительной подготовки этих переменных для ввода в модель; 4
• автоматически выполняют отбор информативных предикторов и учитывают возможные взаимодействия между ними; 4
• можно эффективно применять к данным с пропущенными значениями. 4