Učenje drevesa odločitev uporablja napovedni model z informacijskimi vejami, podobnimi drevesu, za zbiranje predpostavk in presojo o vrednosti predmeta. Sistem se uporablja za strojno učenje, statistiko in rudarjenje podatkov. Drevesa odločanja so znana tudi kot regresijska ali klasifikacijska drevesa, odvisno od namena, za katerega se uporabljajo.
Proces učenja drevesa odločanja vključuje premikanje od veje do veje informacij. Ko dosežete vsak element, bodisi prek računalnika ali osebe, je treba ugotoviti, ali se nanaša na ciljni element ali ne. Ko je vsaka veja raziskana, se lahko odgovori uporabijo za določitev vrednosti.
V bistvu je učenje drevesa odločanja proces odgovarjanja na vprašanja. Vsak odgovor premika proces naprej, dokler ni dovolj informacij za odločitev. Na primer, preprosto drevo se lahko začne z vprašanjem, kateri od dveh predmetov kupiti. Eno vprašanje se lahko vpraša, ali je predmet uporaben, drugo pa, ali ima en predmet ugodnejšo ceno od drugega. Z zastavljanjem vseh teh vprašanj je običajno mogoče ugotoviti, katero dejanje je statistično bolj koristno.
Učenje drevesa odločanja raziskuje tudi podkategorije. Odgovor na eno vprašanje lahko vodi do drugega. To bi lahko povzročilo, da imajo nekatere veje veliko podvej, medtem ko so druge manj zapletene, ker je enostavno odgovoriti na vprašanje. Sledenje postopka na ta način omogoča uporabniku, da razvije podrobnejšo oceno predmeta.
Druga možna uporaba učenja drevesa odločanja je kategorizacija. Namesto da bi vsako vprašanje vodilo do ene same odločitve, je zbirka informacij razdeljena na različna področja na podlagi odgovora za vsako vejo. Ko so vse podružnice kategorizirane, se lahko isti postopek izvaja tudi za vsako kategorijo.
Učenje drevesa odločitev običajno napreduje od zgornje ravni navzdol. Ne nagiba se k umiku. Ko je vprašanje v celoti odgovorjeno, ga običajno ni treba znova sklicevati nanj, dokler niso zbrani rezultati.
Rezultate učenja drevesa odločanja je mogoče izraziti na različne načine. Lahko so odgovor na vprašanje z da ali ne ali številka, kot je cena ali časovno obdobje. Rezultati lahko razkrijejo tudi identiteto določenega predmeta in tako poimenujejo razred, v katerega spada.