ต้นไม้ตัดสินใจ
ต้นไม้การตัดสินใจจะทำการจัดกลุ่ม (classify) ชุดข้อมูลนำเข้าในแต่ละกรณี (Instance) แต่ละบัพ (node) ของต้นไม้การตัดสินใจคือตัวแปร (attribute) ต่างๆของชุดข้อมูล เช่นหากต้องการตัดสินใจว่าจะไปเล่นกีฬาหรือไม่ก็จะมีตัวแปรต้นที่จะต้องพิจารณาคือ ทัศนียภาพ ลม ความชื้น อุณหภูมิ เป็นต้น และมีตัวแปรตามซึ่งเป็นผลลัพธ์จากต้นไม้คือการตัดสินใจว่าจะไปเล่นกีฬารึเปล่า ซึ่งแต่ละตัวแปรนั้นก็จะมีค่าของตัวเอง (value) เกิดเป็นชุดของตัวแปร-ค่าของตัวแปร (attribute-value pair) เช่น ทัศนียภาพเป็นตัวแปร ก็อาจมีค่าได้เป็น ฝนตก แดดออก หรือการตัดสินใจว่าจะไปเล่นกีฬารึเปล่านั้นก็อาจมีค่าได้เป็นใช่ กับ ไม่ใช่ เป็นต้น() การทำนายประเภทด้วยต้นไม้ตัดสินใจ จะเริ่มจากบัพราก โดยทดสอบค่าตัวแปรของบัพ แล้วจึงตามกิ่งของต้นไม้ที่กำหนดค่า เพื่อไปยังบัพลูกถัดไป การทดสอบนี้จะกระทำไปจนกระทั่งเจอบัพใบซึ่งจะแสดงผลการทำนาย
กาลานุกรมต้นไม้
เพื่อที่จะกำจัดความแปรผันโดดๆที่ผิดปรกติในวงเติบโตของต้นไม้ นักกาลานุกรมต้นไม้จะทำการหาค่าเฉลี่ยในความกว้างของวงเติบโตต้นไม้จากหลายๆตัวอย่างเพื่อที่จะสร้างประวัติของวงเติบโต กระบวนการนี้เรียกว่าการสร้างจำลอง (replication) ประวัติของวงเติบโตหนึ่งๆที่ไม่ทราบเวลาเริ่มต้นและเวลาสิ้นสุดจะเรียกว่ากาลานุกรมลอย (floating chronology) ซึ่งสามารถยึดโยงได้ด้วยการเปรียบเทียบลักษณะโดยการเชื่อมโยงรูปแบบกับกาลานุกรมอื่นๆที่รู้ช่วงเวลา ได้มีการยึดโยงในกาลานุกรมอย่างเต็มรูปแบบย้อนหลังกลับไปได้มากกว่า 10,000 ปีสำหรับต้นโอ๊คแม่น้ำ (river oak) ในเยอรมนีใต้ (จากแม่น้ำเมนและแม่น้ำไรน์) ได้มีการยึดโยงในกาลานุกรมอย่างเต็มรูปแบบอีกตัวอย่างหนึ่งซึ่งย้อนหลังกลับไปได้ถึง 8,500 ปีสำหรับสนไพน์บริสเทิลโคนทางตะวันตกเฉียงใต้ของสหรัฐอเมริกา (ไวต์เมาเทนส์ แคลิฟอร์เนีย). นอกจากนี้ลำดับกาลานุกรมจากการศึกษากาลานุกรมต้นไม้ทั้งสองแห่งนี้ได้รับการศึกษาเปรียบเทียบยืนยันกับการหาอายุโดยวิธีเรดิคาร์บอนแล้ว
ในปี 2004 ได้มีการสร้างเส้นกราฟปรับชดเชยค่าอายุ (calibration curve) "INTCAL04" ขึ้นมาใหม่ ที่ถูกนำไปใช้ปรับชดเชยค่าอย่างเป็นสากลย้อนหลังกลับไปได้ถึง 26,000 ปีก่อนปัจจุบันจากค่าที่ได้รับการยอมรับทั่วโลกของชุดข้อมูลวงเติบโตต้นไม้และตะกอนทะเล