El particionamiento recursivo es una técnica estadística de análisis multivariante. Su objetivo es el de construir árboles de decisión que modelen la influencia de una serie de variables explicativas sobre la variable objetivo de un estudio estadístico.

En función de la natureleza, discreta o continua, de la variable objetivo, los árboles construidos suelen denominarse árboles de clasificación o de regresión.

Los modelos construidos con dicha técnica rivalizan con otros más tradicionales de la estadística —por ejemplo, regresiones logísticas— o de la inteligencia artificial, como los basados en redes neuronales.

El lenguaje de programación R incluye el paquete rpart que permite construir dichos modelos.