이렇게 변화 하 는 사용 자 경향 을 적절히 학습 하 기 위해서 는 이미 다른 경향 을 보이 는 과거 데이터 보다 는 현재 데이터 에 관심 을 가져야 한다 . 그러나 어려운 점 은 과연 어느 데이터 부터 가 새로운 경향 을 보이 는지 어떻게 알아낼 수 있 는가 이 다 . 예 를 들 어 , 데이터 8 ~ 21 이 새로운 경향 을 보인다고 생각 하 여 여기 에 ID 3 알고리즘 을 적용 하 면 바뀐 경향 을 잘 반영 하 는 결정 트리 를 얼 을 수 있 다 . 그러나 모든 데이터 가 동일 하 게 중요 하 다는 판단 에 데이터 1 ~ 21 까지 의 데이터 에 ID 3 알고리즘 을 적용 하 여 결정 트리 를 구하 면 도 5 d 와 같이 복잡 한 트리 를 얻 게 된다 . 이렇게 복잡 한 트리 를 얻 게 된 것 은 이미 지나간 과거 의 데이터 와 새로운 경향 의 데이터 가 서로 섞여 있 기 때문 이 다 . 또한 , 최신 데이터 가 새로운 경향 을 반영 한다고 하 여 지나치 게 최신 데이터 만 을 고려 해도 적절 한 결절 트리 를 얼 을 수 없 게 된다 . 예 를 들 어 , 데이터 15 ~ 21 에 대한 결정 트리 를 구하 면 도 5 c 와 같이 지나치 게 간단 한 것 은 얻 게 된다 . 이 와 같이 변화 하 는 데이터 에서 경향 을 반영 하 는 결정 트리 를 생성 하 기 는 쉽 지 않 다 .