Дерево решений можно использовать для анализа вероятности событий, чтобы:

1. Отобразить все возможные варианты развития ситуации (ветви дерева) и конечные результаты. 5
2. Вычислить некоторые показатели (например, ожидаемая прибыльность проекта, затраты). 5
3. На основе полученных данных принять решение о выборе нужной линии поведения. 5

Например, если нужно выбрать оптимальный вариант для инвестирования или объём закупок для максимизации прибыли, для каждой ветки указывают вероятность наступления нужного события. 2

Ещё один пример: на основе метеорологических наблюдений за прошедшие 100 дней нужно сделать прогноз, будет ли завтра дождь. 4 Для этого можно разделить все дни на две группы, где 1 — на следующий день был дождь, 0 — на следующий день не было дождя. 4 Можно проанализировать набор характеристик каждого дня: среднюю температуру, влажность, был ли дождь в прошедшие две недели. 4 Алгоритм дерева решений будет искать в общем объёме данных те повторяющиеся условия, по которым проще всего разделить все дни на «1» и «0». 4 Такие условия увеличивают вероятность нужного результата. 4