Peate edasi väljund rxDTree() rxPredict() (kasutades "tüüp" = 'prob') klassi tõenäosus saada oma andmekogumis iga jälgimiseks.
Siin on kiire näiteks, kui kasutada "iris":
# classification iris.sub <- c(sample(1:50, 25), sample(51:100, 25), sample(101:150, 25))
iris.dtree <- rxDTree(Species ~ Sepal.Length + Sepal.Width + Petal.Length + Petal.Width,
data = iris[iris.sub, ], cp = 0.01)
iris.dtree
rxPredict(iris.dtree, iris[-iris.sub, ], type = "prob")
