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
ต้นไม้แบบทวิภาค
ต้นไม้ทวิภาค () ในศาสตร์คอมพิวเตอร์ เป็นโครงสร้างข้อมูลแบบต้นไม้ซึ่งแต่ละปมมีปมลูกได้ไม่เกิน 2 ปม โดยแยกออกเป็นปมด้านซ้าย และปมด้านขวา ปมที่มีปมลูก เรียกว่า ปมพ่อแม่ และปมลูกอาจมีรีเฟอร์เรนซ์ไปยังปมพ่อแม่ของมัน ในโครงสร้างแบบต้นไม้จะมีปม ๆ หนึ่งเป็นปมบรรพบุรุษของทุกปม เราเรียกปมนี้ว่าปมราก การเข้าถึงปมทุกปมในโครงสร้างแบบต้นไม้ทำได้โดยเริ่มต้นจากปมราก และใช้รีเฟอร์เรนซ์ของปมนั้นท่องไปตามปมลูกด้านซ้ายและด้านขวาของมัน ต้นไม้ที่มีเฉพาะปมราก เรียกว่าต้นไม้ว่าง (null tree) ในต้นไม้ทวิภาค กิ่งหรือดีกรีของทุก ๆ ปมมีค่ามากที่สุดได้ไม่เกิน 2 ต้นไม้ที่มีปมจำนวน 'n' ปมจะมีกิ่งได้ไม่เกิน 'n-1' กิ่ง 
ต้นไม้ทวิภาคมักใช้สำหรับต้นไม้ค้นหาทวิภาค (binary search trees) และฮีพทวิภาค (binary heaps)