基于规则的分类器——机器学习

分类器是机器学习中常用的工具之一，用于将输入的数据分成不同的类别。常见的分类器有基于规则的分类器、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。本文主要介绍基于规则的分类器。

基于规则的分类器，顾名思义，是依赖于人工规则制定的分类器。对于每一个输入数据，基于规则的分类器依次执行每一个规则，判断该数据是否符合该规则的要求，从而将其分类，最终给出输出结果。

模型特点

基于规则的分类器具有以下特点：

1. 简单易实现：使用者可以根据自己的经验和需求手动制定规则，不需要训练数据集。
2. 容易解释：不像其他分类器那样黑盒化，基于规则的分类器的规则是人可读的，可以直观地理解分类结果。
3. 可解释性强：基于人工制定而来的规则，一定程度上可以避免数据偏差或者过拟合现象。
4. 依赖人工经验：分类器分类效果的好坏，与制定规则者的经验水平以及数据集的先验知识有很大关系。
5. 不适用于高维数据：随着特征的增多，规则数量呈指数级增长，难以维护和应用。

实现示例

我们选取一个二分类的情境，用基于规则的分类器识别一种水果——苹果。

首先，我们需要收集一些样本数据，其中既包括属于苹果的样本，也包括不属于苹果的样本。样本特征包括：红色程度、圆形度、大小。

# 特征分别为红色程度、圆形度、大小
apple_samples = [
    [0.8, 0.9, 0.5],
    [0.7, 0.8, 0.4],
    [0.6, 0.7, 0.3],
    [0.5, 0.6, 0.2],
    [0.3, 0.3, 0.1]
]

non_apple_samples = [
    [0.3, 0.4, 0.2],
    [0.2, 0.3, 0.1],
    [0.4, 0.5, 0.3],
    [0.1, 0.2, 0.05],
    [0.9, 0.8, 0.4]
]

接下来，我们需要手动制定分类规则，对于每一个苹果样本，我们设置三个规则：

1. 红色程度大于0.5；
2. 圆形度大于0.5；
3. 大小大于0.3。

对于以上三条规则，只要满足其中任意一条，我们即判定该样本为属于苹果。

def is_apple(sample):
    """
    判断样本是否属于苹果。
    :param sample: 样本的特征列表。
    :return: True if 是苹果，False if 非苹果
    """
    return sample[0] > 0.5 or sample[1] > 0.5 or sample[2] > 0.3

最后，我们可以对新的样本进行分类：

# 给定的样本
test_sample = [0.6, 0.5, 0.2]

if is_apple(test_sample):
    print("这是一个苹果")
else:
    print("这不是一个苹果")

输出结果为：

这是一个苹果

总结

基于规则的分类器是一种简单易用且可解释性强的分类器，适合解决一些小型、简单的分类问题。但对于大规模高维数据的分类，基于规则的分类器的规模呈指数级增长，难以应用。