Greedy Algorithm
各ステップで局所的に最良の選択をし続ける手法。決定木の分割や一般的な最適化アルゴリズムに広く用いられる。計算が速いが、全体として最良の解(大域最適)ではなく局所最適に陥るリスクがある。XORデータのように最初の分割が有効に見えない問題では特に苦手。
「目の前で最良の選択を積み重ねる貪欲法の落とし穴」
「貪欲アルゴリズムがXORデータで失敗する理由」