認識図の各レベルは，そのレベルにおける仮定が，どの程度立証されるかにより，決定ツリーで表される． オペレーションリサーチの分野でいうと， 決定ツリーは，マネージャが予期できない行動を決定するのに役立つ，チョイスノードとチャンスノードが交互に存在する ツリーだと言える．チョイスノードは，エージェントが操作する決定で表され，チャンスノードは，エージェントが操作することはできないが， 可能性は存在する事象で表される． 決定ツリーを用いるためには，マネージャが何らかの行動の前に，ある程度，決定結果や，決定の流れを見積もっておく必要がある． 例えば，投資家が新しい産業に投資するとする，投資の後，製品が売れれば，利益をえることができるが，製品が売れなくて， 投資が失敗してしまう可能性もある．このようなことが決定ツリーで表される．
SLSにおいて，決定ツリーは証明，または否定する仮定を導く過程を表している． チョイスノードは，特徴の集合で表され，チャンスノードは，特徴を発見する手順 (FMP) と一致する． この場合におけるエージェントは，次にどの特徴を計算するべきかを決定するコントロールプログラムであり， 仮定の知識の状態に基づいている． コントロールできない事象は，予測された分布によると，独立した特徴に戻ってくるFMPの起動といえる． 証明は，操作手法がFMPを選択することの繰り返しとなり，FMPは特徴を戻す．こうして，操作手法は別のFMPを選択する． この繰り返しが決定ツリーにおける，チョイスノードからチャンスノードへ，さらに新しいチョイスノードへの進行として表される． 結果的に，この進行が，証明も否定する特徴に一致するリーフノードへ導く．
図3.3は完全なSLSスタイルの決定ツリーを示している. 仮定が何もない最初の状態から始まり，そこを離れる段階で，どの特徴を計算するのか選択する. 図3.3で示されている例は，AとBという2つのFMPがあり，どちらが選ばれても，次の段階へ進む. 従って，図3.3の場合，先にAを選んだ場合は次にBを，逆に，先にBを選んだ場合次にAを選ぶ．