ต้นไม้ตัดสินใจ
ในการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) ต้นไม้ตัดสินใจ เป็นโมเดลทางคณิตศาสตร์ที่ใช้ทำนายประเภทของวัตถุโดยพิจารณาจากลักษณะของวัตถุ บัพภายใน (inner node) ของต้นไม้จะแสดงตัวแปร ส่วนกิ่งจะแสดงค่าที่เป็นไปได้ของตัวแปร ส่วนบัพใบจะแสดงประเภทของวัตถุ
ต้นไม้ 2–3
ในกรณีของ BB tree ให้ลบค่าลบก่อนเพื่อตัดสินว่าสภาพของต้นไม้ 2-3 tree มีความพึงพอใจหรือไม่ หากค่าการลบเป็นใบที่มีสององค์ประกอบให้ลบค่านั้นออก ในกรณีอื่น ๆ จะมีการดำเนินการโดยการคำนวณค่ามัธยฐานกับ parent หลังจากลบและทำซ้ำการผสมผสานกับพี่น้องของผู้ปกครองหากเด็กอายุสั้น
แทรกทำงานโดยการค้นหาตำแหน่งที่เหมาะสมของคีย์และเพิ่มที่นั่น ถ้าโหนดกลายเป็น 4 โหนดโหนดจะถูกแบ่งออกเป็น 2 โหนดและคีย์กลางจะถูกย้ายไปยังพาเรนต์ แผนภาพแสดงให้เห็นถึงกระบวนการ