Karar ağaçları algoritması, veri madenciliği teknikleri içinde önemli bir sınıflandırma yöntemidir. Karar ağacı, kök düğümü, dalları ve yaprak düğümleri olan ağaç yapısında sınıflandırma ve regresyon modelleri oluşturur. Bağımlı değişken iki kategorili olduğunda regresyon analizine alternatif bir yöntem olarak tercih edilen lojistik regresyon analizi, sınıflandırma amacıyla kullanılan bir diğer tekniktir. Bu araştırma kapsamında aynı veri seti üzerinde lojistik regresyon, doğrusal regresyon, sınıflandırma ağacı ve regresyon ağacı yöntemleri uygulanmıştır. Bu dört yöntem kullanılarak konut fiyatını belirleyen en önemli değişkenler belirlenmiştir. Modellerin performansları ve tahmin güçleri karşılaştırılmış; en iyi sınıflandırma yapan model belirlenmeye çalışılmıştır. Bu karşılaştırma, 5 bağımsız değişken ve bağımlı değişken ev fiyatı olmak üzere, 414 gayrimenkul verisi kullanılarak yapılmıştır. Analiz sonucunda elde edilen bulgular, gayrimenkul değerleme verisi için sınıflandırma ağacı modelinin standart yaklaşımlardan daha iyi performans sergilediğini göstermiştir.