↑: [[G検定に関する知識]] - Yes/Noの分岐でデータを分類していくモデル（1980年代） - 構造がフローチャートそのもの → **解釈性（説明性）が高い** - 「なぜその判断をしたか」を人間がたどれる - 弱点：**過学習しやすい**（深くしすぎると訓練データに合わせすぎる） - この弱点がアンサンブル学習へ発展する動機となった - 代表実装：ID3（キンラン 1986）、CART（ブライマン 1984） - cf. [[アンサンブル学習-G検定]] - cf. [[ランダムフォレスト]]