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CART决策树教学&给小学生的数学期望教案

《思维模型4：决策树》是教母飞飞老师说过的“分类”的智慧，又快又准又节能；只不过按照决策树这么弄，还是容易要么砍掉了太多，要么陷入塔勒布说的脆弱。

无论怎样，可以用来“预测”的决策树也好，贝叶斯也好，都忠实于概率，既带着概率“看清楚所有一体全貌”的使命，也处处透露着“反投”的智慧。

如果有可能，让决策树带上递归的节点（不是递归的过程），就像分形几何那个zn+1=zn2+c那个公式一样，多好玩~

《思维模型5：数学期望》是自己找到自己思维里的大bug了，目的/结果、频率——意味着大量反复重复和分步骤，不能再忘了。

二、再强化下CART的逻辑

现在要学习，用AI是最好的方式了吧？

不只是填鸭式他说你学，还能按自己的思路搓题库、搓案例、搓演示、搓应用，真好。

这里只最后再抽象几句让自己记住：

——二分叉的时候，所有节点的可能性也都二分了；

—— P，就是在节点发生时，不同结果们发生的概率；

——P平方就是，同一结果在这种节点下连续两次发生的概率，为了拉开差距；

——∑P平方就是，所有不同的结果连续两次发生的概率和，为了能被1减；

——1-∑P平方=Gini就是，这一节点步里，结果离肯定发生，还有多大的距离？所谓基尼越小越“好”。

So，“拉帮结派”就表现在：谁离“肯定”发生越近，谁就最“重要”，就用谁做高级节点；谁还远，就等会儿再说或者永远不见（砍掉了）。

So，Gini已经很小的或者直接为0的，就不用分（砍掉了）；

So，过拟合就是，把精细的奇葩当成了Gini=0的特别一类，但凡改个条件就不准了（脆弱）。

CART决策树教学链接：

https://www.lingguang.com/share/FLASH_APP-95bbd05a-ff85-47a4-acbe-3fd790ce3bc447

总生成/更改/优化次数：15次（这次真是踢一脚改一步），

自评满意度分值：80%。

三、给小学生做的“数学期望”教案？

发现千问电脑版左下角有个“任务助理”？

嗯？这不是去年很火的被收掉卖了个高价那个......

反正都是Agent，

试试让它用费马-帕斯卡当年的赌局问题，做个小学生都适用的《数学期望教学简章》？

网页版链接如下：

https://agent.qianwen.com/mos/4fad854f9f60440aafe3f07ddeccc1e4/cd075401875ab24ea3ba8e40db274df8

总得来说还行吧？起码还是配了些真的能用的图的，你觉得呢？

有机会找我儿子试试去。。。“数学”期望~一听就很高级~

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