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
กล่าวว่า - สิ่งกระตุ้นทางสิ่งแวดล้อมที่กำลังจะศึกษาสามารถเพิ่มขึ้นได้และลดจำนวนสิ่งรบกวน (noise) ลง ได้โดยการเก็บตัวอย่างชิ้นไม้จากต้นไม้หนึ่งๆมากกว่าหนึ่งชิ้นของลำต้นและมากกว่าหนึ่งต้นต่อหนึ่งพื้นที่ การเก็บตัวอย่างไม้มากกว่าหนึ่งแท่งตัวอย่างจากต้นไม้ต้นหนึ่งๆจะลดจำนวนความแปรผันภายในของต้นไม้ หรือกล่าวได้อีกอย่างหนึ่งว่า จำนวนสิ่งกระตุ้นทางสิ่งแวดล้อมที่ไม่ปรารถนาก่อให้เกิดความผิดปกติกับต้นไม้เพียงต้นเดียวเท่านั้น การเก็บชิ้นตัวอย่างไม้หลายๆชิ้นจากแหล่งหนึ่งๆทำให้มั่นใจได้ว่าจะลดจำนวนของลักษณะที่ถูกรบกวนลง (ปัจจัยสิ่งแวดล้อมที่ยังไม่ได้รับการศึกษาอย่างเช่นมลพิษทางอากาศ)