İstatistiksel uygulamalarda, bağımlı ve bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi tanımlamak için parametrik ve parametrik olmayan yöntemlere sıklıkla başvurulmaktadır. Bu çalışmada, bu yöntemlerden biri olan sınıflama ve regresyon ağaçları ile sıralı lojistik regresyonun sınıflama başarılarının karşılaştırılması amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda Eskişehir ilindeki satılık konutların birim fiyatını etkileyen faktörleri incelemek amacıyla bir uygulama yapılmıştır. Veri seti eğitim, doğrulama ve test olarak üçe ayrılmış, 5-katlı çapraz geçerlilik ile yöntemlerin performansları ortaya konmuştur. Elde edilen sonuçlar doğrultusunda, sınıflama ağaçları algoritmasıyla daha başarılı bir sınıflama yapıldığı saptanmıştır. In statistical applications, parametrical and nonparametrical methods are often applied to identify the relationship between the dependent and independent variables. In this thesis, among these methods the comparison of the classification performance of the classification tree model and ordinal logistic regression model is purposed. For this aim, an application study is conducted to determine the factors effecting the unit price of real estate for sale in Eskisehir. The performance comparison of the methods is presented by splitting dataset into three parts: training, validation and test using 5-fold cross validation. Based on the results, classification tree algorithm over performed the ordinal logistic regression model. 64