単変量決定木変数が 1 つだけの決定を指します。つまり、ノードが分割されるたびに、特徴セット内の特定の特徴のみが選択されます。これは、決定木の分類境界に複数のセグメントがあり、複数のセグメントで構成されることを示します。座標軸に平行なセグメント。

単一変数の決定ツリー アルゴリズムでは、ツリーのサイズが大きくなり、ルールが複雑になるため、問題を解決するには通常、複数変数の決定ツリーが使用されます。

単変量決定木とは異なり、多変量決定木の学習では、非ノードごとに最適な属性を見つけるのではなく、適切な線形分類器を開発しようとします。

関連語: 決定木、多変数決定木

参考文献

【1】http://bealin.github.io/2017/02/27/機械学習シリーズ—5 決定木/

【2】http://www.jsjkx.com/jsjkx/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=26283084&flag=1