데이터 마이닝의 마지막 과정인 모형평가 단계에서 모델 적합성 비교를 위해서 검증용(validation) 데이터에서 ROC 지수, Gini 계수, Kolmogorov-Smirnov 통계량, 평균제곱오차(Average Squared Error), 오분류율(Misclassificarion Rate)을 산출하였다. 모형평가는 미충족 치과의료 영향요인 분석 모형인 의사결정트리와 로지스틱 회귀모형을 비교하였다. ROC 지수, Gini계수, Kolmogorov-Smirnov 통계량은 클수록, 평균제곱오차, 오분류율은 작을수록 모형의 적합도가 높은 것으로 평가하며(최병정 등, 2014), 모형 비교 결과, 로지스틱 회귀 모형이 적합도가 높은 것으로 평가할 수 있다. 모형의 적합도는 로지스틱 회귀모형이 높지만, 의사결정트리의 장점인 시각화의 유용성으로 본 연구에서는 두 모형을 모두 결과 제시 및 고찰을 수행하였다. 자료분석 도구는 기술통계 분석은 SAS STAT, 데이터 마이닝 분석은 SAS Enterprise Miner 6.1을 이용하였다.
미충족 치과의료 영향요인 분석 모형의 모델 적합성을 평가한 결과 로지스틱 회귀모형의 적합도가 높았으나, 의사결정트리는 시각화에 유용하므로 결과 제시 및 고찰 시에는 두 가지를 함께 사용하였다.