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
ขั้นตอนวิธีมินิแมกซ์
ในการเลือกค่าเสียโอกาสนั้น ต้นไม้ค้นหาจะทำการค้นค่าเสียโอกาสที่สูงที่สุดมาจากใบ (leaf node) และตัดสินว่าเส้นทางนั้นเป็นเส้นทางที่ดีที่สุด สังเกตว่าเกมที่มีความซับซ้อนสูงอย่างหมากรุกหรือโกะจะไม่สามารถบันทึกทุกความเป็นไปได้ของทั้งเกมได้ทั้งหมดตั้งแต่ต้นเกม เพราะจะต้องบันทึกเยอะมาก หากแต่พอจะอ่านล่วงหน้าไปก่อนได้หลายตาเพื่อหาความได้เปรียบที่มากที่สุดไปเรื่อยๆจนไปจบที่ค่าอนันต์หรือลบอนันต์