单规则算法如1R，其核心思想是基于数据集中的特征值将数据分组，并为每组分配预测类别。例如，在动物分类中，基于行走途径或是否有皮毛等特征形成规则，预测类别。然而，当数据集的分类分布不均时，该算法在预测少数类别的样本时可能会出现困难。面对复杂任务，单一规则可能过于简单。因此，RIPPER、IREP、RIPPER、IRPE++、SLIPPER、TRIPPER等算法应运而生。这些算法通过考虑多个属性，构建更复杂且高效的规则集，显著提升规则学习的性能。