本文主要探讨了如何利用属性来构建数据点，并在此基础上进行分类。决策树是一种常用的分类工具，其分类边界通常由若干与坐标轴平行的分段组成，这种特性使得决策树具有较高的可解释性，因为每一处划分都直接对应于某个属性的取值。

然而，在实际应用中，真实的分类边界往往比这复杂得多，需要通过大量的分段划分才能得到较好的近似效果。这就导致了决策树变得异常复杂，每次属性测试都会带来额外的时间开销。

为了简化决策树模型，可以考虑采用斜向的分类边界，例如下图中的红线所示。这种“斜划分”可以通过“多变量决策树”实现。与传统的“单变量决策树”不同，多变量决策树不仅关注单一属性，而是通过对多个属性的线性组合来进行分类。这意味着在构建多变量决策树时，每个非叶节点不再仅仅选择一个最优的划分属性，而是尝试建立一个合适的线性分类器。

多变量决策树的分类边界如图所示，它能够更灵活地适应复杂的分类需求，从而提供更为简洁且高效的分类模型。

这种改进不仅提高了决策树模型的效率，还增强了其处理复杂问题的能力。通过这种方式，我们可以更有效地捕捉到数据中的潜在模式，从而实现更精准的分类预测。