羅生門集合は予測性能が高く，記述が異なる予測モデルの集合であり，羅生門集合を構築することでデータに関して多角的に説明できる．先行研究である決定木の羅生門集合を構築するTreeFARMSは計算量の観点から疎な決定木に限定され，2値特徴量のデータセットしか扱うことができない．本研究では，複数の特徴量の型に対応し，木のサイズの制限を緩和した決定木の羅生門集合を列挙するアルゴリズムGT-MAPを提案する．GT-MAPはQDと呼ばれる多様な解集合を列挙する進化計算手法に基づいている．ベンチマークデータと実データに対して実験した結果，数万個の記述の異なる決定木を列挙できることを確認した．