데이터 마이닝 에서 주로 사용 하 고 있 는 분류 방법 에 는 베이지안 정리 ( Bayesian ) 분류 , K Nearest Neighbors , 유전자 알고리즘 ( Genetic Algorithm ) , 신경망 ( Neural Network ) , 규칙 기반 ( Rule - Based ) 알고리즘 , 결정 트리 ( Decision Tree ) 등 이 있 다 . 그 중 에서 간단 한 트리 형식 으로 결과 가 구성 되 는 결정 트리 는 사람 들 이 쉽 게 이해 하 고 설명 할 수 있 기 때문 에 데이터 마이닝 작업 에 많이 쓰이 고 있 다 . 또한 , 결정 트리 는 예측 과 분류 를 위해 가장 많이 사용 되 는 방법 이 다 . 이러 한 예측 과 분류 에 있 어서 어떤 경우 에 는 ' 얼마나 잘 분류 하 거나 예측 하 는가 ' 만 이 문제 시 되 기 도 한다 . 즉 , DM ( Direct Mail ) 발송 회사 는 ' DM 수신 집단 모델 ( Model ) 이 어떻게 구성 되 었 는지 ' 보다 는 ' 자신 의 메일 ( Mail ) 에 얼마나 대답 을 잘 해 줄 수 있 는 집단 을 분류 할 수 있 는지 ' 에 관심 을 갖 는다 . 그러나 또 다른 경우 에 는 ' 왜 이러 한 결정 을 하 게 되 었 는가 ' 를 설명 하 는 것 을 중요 시 하 기 도 한다 . 이 경우 에 결정 트리 가 유용 하 게 사용 되 는데 , 예 를 들 어 카드 신청자 의 카드 발급 을 거절 하 는 경우 거절 결과 를 설명 할 수 있 는 결정 트리 가 사용 된다 .