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
ฮิวริสติกในการประเมินและการตัดสินใจ
นักประชานศาสตร์ชาวอเมริกันเฮอร์เบิร์ต ไซมอนดั้งเดิมเป็นผู้เสนอว่า การตัดสินใจของมนุษย์ต้องอาศัยฮิวริสติก 
โดยใช้แนวความคิดจากวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ 
ในต้นคริสต์ทศวรรษ 1970 นักจิตวิทยาแดเนียล คาฮ์นะมัน และอะมอส ทเวอร์สกี้ แสดงฮิวริสติก 3 ประเภทที่เป็นฐานของการตัดสินใจโดยรู้เองที่ใช้อย่างกว้างขวาง
งานวิจัยเหล่านี้ จุดชนวนโปรแกรมงานวิจัยเกี่ยวกับ ฮิวริสติกและความเอนเอียง (Heuristics and Biases) 
ซึ่งศึกษาการตัดสินใจในชีวิตจริงของมนุษย์ และศึกษาสถานการณ์ที่การตัดสินใจเหล่านี้ใช้ไม่ได้ คือไม่สมเหตุผล
งานวิจัยในแนวนี้ได้คัดค้านไอเดียว่า มนุษย์เป็นสัตว์ที่กระทำตามเหตุผล
และได้ให้ทฤษฎีเกี่ยวกับการประมวลสารสนเทศ (information processing) ที่สามารถอธิบายวิธีการที่มนุษย์ใช้ในการประเมินผลหรือการตัดสินใจ
เป็นแนวงานวิจัยที่เริ่มมีความสนใจในระดับสากลในปี ค.ศ. 1974 ด้วยบทความที่พิมพ์ในวารสาร "Science" มีชื่อว่า "Judgment Under Uncertainty: Heuristics and Biases (การประเมินภายใต้ความไม่แน่ใจ ฮิวริสติกและความเอนเอียง)" 
ซึ่งได้กลายเป็นแนวทางของทฤษฎีเกี่ยวกับการตัดสินใจที่มีทั้งหมดในปัจจุบัน