别把问卷做成"审讯录":用AI重构与用户的每一次对话
95%的用户调研问卷因为"审讯式提问"而被无视。本文提供一套基于认知心理学的AI指令,将枯燥的填表转化为有温度的对话,帮助开发者和产品经理设计出高完成率、高信度的调研问卷,打破"幸存者偏差",获取真实用户洞察。
构建AI智能体:三十六、决策树的核心机制(二):抽丝剥茧简化专业术语推理最佳分裂点
本文深入探讨了决策树的核心机制,重点分析了最佳分裂点的确定方法。通过鸢尾花分类案例,详细解析了基尼不纯度、加权平均基尼不纯度和信息增益等关键指标的计算过程。文章展示了决策树如何通过穷举搜索找到能最大程度降低不纯度的特征阈值(如花瓣宽度1.65cm),并解释了不同随机种子对分裂点选择的影响。决策树通过一系列if-else问题构建分类模型,其核心是追求节点纯度最大化,采用贪婪算法在每个节点选择信息增益最大的分裂方案。这种机制使决策树既直观又强大,但也需要注意过拟合问题。