ต้นไม้ตัดสินใจ
ในการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) ต้นไม้ตัดสินใจ เป็นโมเดลทางคณิตศาสตร์ที่ใช้ทำนายประเภทของวัตถุโดยพิจารณาจากลักษณะของวัตถุ บัพภายใน (inner node) ของต้นไม้จะแสดงตัวแปร ส่วนกิ่งจะแสดงค่าที่เป็นไปได้ของตัวแปร ส่วนบัพใบจะแสดงประเภทของวัตถุ
โครงสร้างข้อมูลเซตไม่มีส่วนร่วม
ป่าไม้เซตไม่มีส่วนร่วมเป็นโครงสร้างข้อมูลซึ่งจะใช้โครงสร้างข้อมูลต้นไม้ในการแทนแต่ละเซต และโครงสร้างข้อมูลต้นไม้นี้ก็จะจัดเก็บโดยใช้รูปแบบ Spaghetti stack กล่าวคือแต่ละจุดยอดจะโยงไปยังพ่อของตัวมัน ป่าไม้เซตไม่มีส่วนร่วมได้มีการคิดค้นโดย 
Bernard A. Galler และ Michael J. Fischer ใน พ.ศ. 2507 โดยที่การวิเคราะห์ประสิทธิภาพของโครงสร้างข้อมูลนี้อย่างละเอียดตามมาหลังจากนั้นหลายปี