ต้นไม้ตัดสินใจ
ในการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) ต้นไม้ตัดสินใจ เป็นโมเดลทางคณิตศาสตร์ที่ใช้ทำนายประเภทของวัตถุโดยพิจารณาจากลักษณะของวัตถุ บัพภายใน (inner node) ของต้นไม้จะแสดงตัวแปร ส่วนกิ่งจะแสดงค่าที่เป็นไปได้ของตัวแปร ส่วนบัพใบจะแสดงประเภทของวัตถุ
กาลานุกรมต้นไม้
กล่าวว่า - สถานที่ที่เหมาะสมที่จะเป็นแหล่งศึกษากาลานุกรมต้นไม้นั้น สามารถถูกกำหนดและเลือกได้ทั้งนี้อยู่บนพื้นฐานแนวคิดที่ว่า ควรเป็นบริเวณที่มีต้นไม้ที่มีชุดของวงเติบโตที่ตอบสนองต่อความแปรผันของสภาพสิ่งแวดล้อมที่จะศึกษา ยกตัวอย่างเช่น ต้นไม้ที่จะตอบสนองเป็นการเฉพาะต่อสภาวะที่แห้งแล้งปกติจะพบได้ในที่ที่มีปริมาณน้ำฝนจำกัด ตัวอย่างเช่น บริเวณพื้นที่หินโผล่ หรือบนสันเขา ดังนั้นนักกาลานุกรมต้นไม้ผู้ที่สนใจสภาพภูมิอากาศที่แห้งแล้งในอดีตควรเสนอเก็บตัวอย่างต้นไม้ที่มีการเจริญเติบโตในพื้นที่ที่รู้ว่ามีความจำกัดในแหล่งน้ำ ต้นไม้ที่เจริญเติบโตในพื้นที่ต่ำหรือพื้นที่มีความชุ่มชื้นสูงจะให้ชุดของวงเติบโตที่ตอบสนองต่อปริมาณน้ำฝนที่ตกน้อย นักกาลานุกรมต้นไม้ต้องเลือกพื้นที่ที่จะตอบสนองสูงสุดต่อสิ่งกระตุ้นทางสิ่งแวดล้อมที่กำลังจะศึกษา