Sprendimų medžių mokymas
Sprendimų medžio mokymosi metodas naudoja sprendimų medį kaip prognozavimo modelį, kuris sujungia pastabas apie objektą (pavaizduojama šakomis) su išvadomis apie elemento siektina verte (vaizduojama lapais). Tai - vienas iš prognozavimo modeliavimo metodų, naudojamų statistikoje, duomenų išgavime (data-mining) ir mašininiame mokymesi (machine learning). Medžio modeliai,  kuriuose priklausomas kintamasis gali įgauti baigtinę reikšmių aibę, yra vadinami klasifikuojančiais medžiais; tokiuose medžiuose lapai vaizduoja klases, o šakos – sutampančias ypatybes, kurios ir priveda į susijusias klases. Sprendimų medžiai, kur priklausomas kintamasis įgauna nuolatines vertes (paprastai tai - realieji skaičiai) yra vadinami regresijos medžiais. Sprendimų analizėje, sprendimų medis gali būti panaudotas aiškiai ir vizualiai parodyti sprendimus ir kaip tie sprendimai buvo priimti. Duomenų išgavime sprendimų medis aprašo duomenis, tačiau  gautas ​​klasifikavimo medis gali būti naudojamas sprendimų priėmimui. Šiame puslapyje bus aprašomi sprendimų medžiai duomenų išgavimo srityje. 