「パーティション」プラットフォームは、説明変数と目的変数の関係に従ってデータを再帰的に分割し、ディシジョンツリーを作成します。パーティションにはいろいろなバリエーションがあり、ディシジョンツリー(決定木)、CARTTM、CHAIDTM、C4.5、C5などの名前で呼ばれています。パーティションはよく、以下のような理由からデータマイニング手法とみなされています。結果が解釈しやすいパーティションのよく知られた利用としては、病気を診断する上での発見的モデルを作成することです。多数の患者に対する症状と診断結果が与えられた場合には、パーティションを使って新しい患者の診断に役立つ階層的な質問を生成できます。説明変数にも、連続尺度とカテゴリカルの両方を使用できます。説明変数が連続尺度の場合は、分岐値に基づいて分岐が行われ、分岐値を境として上と下に標本が分かれます。説明変数がカテゴリカルの場合は、標本が2つの水準グループに分かれます。目的変数は、連続尺度とカテゴリカル(名義/順序尺度)のどちらでもかまいません。目的変数が連続尺度の場合は、応答値の平均があてはめられます。目的変数がカテゴリカルな場合は、あてはめた値が目的変数の水準の確率になります。どちらの場合も、データは2つのグループの応答の差が最大になるように分岐します。分岐基準の詳細は、統計的詳細を参照してください。(1980)を参照してください。