受限於命題邏輯表達能力，命題規則學習難以處理物件之間的關係（relation），而關係資訊再很多任務中是很重要的，要用一階邏輯表示，使用一階規則學習。
描述了樣例間關係的資料稱為關係資料（relational data），有原樣本屬性轉化而來的原子公式稱為背景知識（backgroundknowledge），而由樣本類別轉化而來的原子公式稱為關係資料樣例（examples）。如從西瓜集學出的一階規則：
若允許將目標謂詞作為候選文字加入規則體，則foil能學出遞迴規則；若允許將否定形式的文字作為候選，則往往能得到更簡潔的規則集。
foil可大致看作是命題規則學習與歸納邏輯程式設計之間的過度，其自頂向下的規則生成過程不能支援函式和邏輯表示式巢狀，因此規則表達能力仍有不足；但它是把命題規則學習過程通過變數替換等操作直接轉化為一階規則學習，因此比一般歸納邏輯程式設計技術更高效。
udev 規則學習
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機器學習 規則學習
f1 f 2 fl 一階規則比 邏輯規則？強很多，能表達複雜的關係，稱為關係型規則，其語義層面與人類的語義層面一致。如何從訓練集學出單條規則 從空規則開始，將正例類別作為規則頭，逐個遍歷訓練集中的每個屬性及取值。在屬性和候選值較多時會存在組合 的問題。cn2 似然率統計量lrs lrs 2 m lo...