分類木ベースのアクティブラーニング：ラッパーアプローチ

分類木を用いて入力空間を低エントロピーの領域に分割し、それらの領域から効率的にラベル付きサンプルを選択することで、制限された数のラベル付きデータから高精度の分類モデルを構築する。