Diferența cheie între arborele de clasificare și regresie este că în clasificare variabilele dependente sunt categorice și neordonate, în timp ce în regresie variabilele dependente sunt valori întregi continue sau ordonate.
Clasificarea și regresia sunt tehnici de învățare pentru a crea modele de predicție din datele colectate. Ambele tehnici sunt prezentate grafic sub formă de arbori de clasificare și regresie, sau mai degrabă organigramă cu diviziuni de date după fiecare pas, sau mai bine zis, „ramură” din arbore. Acest proces se numește partiționare recursivă. Domenii precum Mining utilizează aceste tehnici de clasificare și învățare prin regresie. Acest articol se concentrează pe arborele de clasificare și arborele de regresie.
