의사결정 트리 학습을 마르코프 의사결정 문제로 정식화하고, 정보 이론 기반의 테스트 생성 함수를 사용하여 확장성 있는 알고리즘을 제안한다. 이를 통해 복잡도-성능 간 최적의 절충점을 찾을 수 있으며, 사용자의 요구에 맞는 해석 가능한 의사결정 트리를 선택할 수 있다.
