ต้นไม้ตัดสินใจ
ในการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) ต้นไม้ตัดสินใจ เป็นโมเดลทางคณิตศาสตร์ที่ใช้ทำนายประเภทของวัตถุโดยพิจารณาจากลักษณะของวัตถุ บัพภายใน (inner node) ของต้นไม้จะแสดงตัวแปร ส่วนกิ่งจะแสดงค่าที่เป็นไปได้ของตัวแปร ส่วนบัพใบจะแสดงประเภทของวัตถุ
ต้นไม้แบบบี
ต้นไม้แบบบีมีข้อได้เปรียบมากกว่าการทำงานด้วยวิธีอื่นๆ เมื่อเวลาที่ใช้สำหรับการเข้าถึงปมมากกว่าเวลาที่เข้าถึงภายในปม เนื่องจากความสูญเสียที่ใช้ไปสำหรับการเข้าถึงปม อาจทำให้ลดลงไปด้วยการดทำงานหลายอย่างภายในปม สิ่งนี้มักเกิดขึ้นเมื่อปมเก็บในหน่วยความจำสำรอง เช่น ตัวขับดิสก์ การทำให้จำนวนของปมลูกของแต่ละปมภายในมีจำนวนมากที่สุด ทำให้ความสูงของต้นไม้ลดลง และจำนวนการเข้าถึงปมที่ทำให้สูญเสียประสิทธิภาพการทำงานลดลง การทำให้ต้นไม้กลับสู่สภาวะสมดุลใหม่จึงเกิดขึ้นไม่บ่อยครั้ง จำนวนปมลูกที่มากที่สุดขึ้นกับสารสนเทศที่เก็บสำหรับปมลูกแต่ละปม และขนาดของบล็อกดิสก์ที่เต็ม หรือขนาดที่คล้ายคลึงกันในหน่วยความจำสำรอง ในขณะที่ต้นไม้แบบบี 2-3 อธิบายได้ง่ายกว่า ต้นไม้แบบบีในทางปฏิบัติที่ใช้หน่วยความจำสำรองต้องการจำนวนปมลูกในการปรับปรุงประสิทธิภาพ