Data Mining Classification, veri madenciliğinde kullanılan bir tekniktir ve genellikle bir veri kümesini belirli sınıflara veya kategorilere ayırmak için kullanılır. Temel amacı, verilerden öğrenerek yeni verilerin hangi sınıfa ait olduğunu tahmin etmektir.

Bu süreç genellikle üç aşamada gerçekleşir:

1. Eğitim: İlk olarak, bilinen sınıflara sahip veri örnekleri kullanılarak bir model oluşturulur. Bu aşamada, model verilerin özelliklerini öğrenir ve hangi özelliklerin hangi sınıflarla ilişkili olduğunu belirler.
2. Doğrulama: Modelin performansı, genellikle daha önce görmediği veri örnekleri kullanılarak test edilir. Bu, modelin gerçek dünyadaki veriler üzerinde ne kadar iyi çalıştığını ölçmek için önemlidir.
3. Tahmin: Eğitim ve doğrulama aşamalarından sonra, model yeni veriler için sınıflandırma yapar. Yani, model yeni, etiketlenmemiş verileri alır ve bu verilerin hangi sınıfa ait olduğunu tahmin eder.

Data Mining Classification, e-posta spam filtreleme, müşteri davranış analizi, tıbbi teşhis, finansal fraud tespiti ve daha birçok alanda kullanılabilir. Başlıca algoritmalar arasında Karar Ağaçları, Naive Bayes, Destek Vektör Makineleri (SVM), K-En Yakın Komşu (K-NN) ve Yapay Sinir Ağları bulunur.