针对当前决策树算法没考虑规则生成时效的情况，提出了一种从目标函数出发，快速生成规则的逆向决策树算法,以提高决策树算法实时生成规则的能力。该算法采用了一种新的分类性能度量标准，该标准主要考虑不同属性对应的样本分布偏置的快慢。实验部分设计了一个随机规则和样本的生成器。实验结果表明逆向决策树算法拥有比ID3算法更好的时间性能和相当的规则生成能力。该归纳推理算法尤其适用于工业生产、系统调度等对系统实时性要求较高的社会经济与信息化领域。