《分类思维：不确定情境中合理决策的科学与艺术》是一篇引人深思的文章。它强调了在不确定的情境中做出理性决策的重要性，并介绍了分类思维的科学和艺术。这篇文章提供了宝贵的见解，给读者带来了启发和思考。
《分类思维：不确定情境中合理决策的科学与艺术》读后感(篇一)
拿到这本书首先看到的就是四位来自不同国家的作者，他们分别是希腊的康斯坦丁诺斯·V·卡奇科普洛斯、土耳其的奥祖尔·希姆谢克、德国的马库斯·巴克曼和格尔德·吉仁泽，看介绍才知道他们都是来自于德国马克斯·普朗克人类发展研究所，马克斯·普朗克研究所是一所德国先进的基础研究机构，涉及数千科研项目，在118个国家和地区有5000个合作伙伴，曾培养出了18位诺贝尔奖得主，每年至少发行15000份研究文献，目前在校学生多达一万五千多人。
本来看书名我认为这是一本讲述做事思维方式的书籍，想着应该很容易阅读就一直放着，等哪天闲暇的时候一会儿也就读完了，结果被“学霸”作者啪啪打脸。在看介绍的时候还想着书中肯定会写火车故障，是撞向一个人还是一群人进行思辩，也确实书的简介中写到医生在面对众多伤者时如何进行选择救治、飞行中的飞机遇到故障驾驶员如何快速应对等等，但是当我开始阅读正文时，发现内容并不是那么简单的讨论与辩论，而是通过一个个实例进行背后的原理论述。阅读的过程中一会儿觉得在读大学教材，一会儿又觉得在看高等论文，一会儿像是读概率学，一会儿又像读行为学，一会儿又像读统计学……总之，读起来并不是一本特别轻松的书籍，所以在读这本书之前，一定要做好心理准备，这是一本由多位高级研究员共同创作而成的作品，它的内容严谨并且学术，虽然引入很多案例和真实事件，但仍是教研大于常识的书籍。
不得不承认，我在第一次阅读这本书的时候，睡着了……但是这不代表它的内容枯燥乏味，而是确实和我看书名想的不太一样，甚至偏差有点儿大，但是之后我又非常认真的阅读了一遍，倒是会推荐给那些想深入研究生活、工作事件中的分类思维和逻辑的人，如果你日常习惯于阅读论文，应该读读它，它要比论文结合实际多一些，如果你总是读思辩方法论类的图书，也不妨试读一下，感受学术逻辑下的思考启发。
说一句玩笑话，即便真的读不下去这本书，相信也不会有人说这是一本烂书，因为这本书给人的感受就是太学院派了，读不下去好像就是自己的问题，当然这只是开玩笑，但这也确实是我读两次的真实感受，有时候我们接触的快餐文化太多，真的需要有营养一些的知识，那么就从这本开始吧。
《分类思维：不确定情境中合理决策的科学与艺术》读后感(篇二)
如何在时间紧迫、信息有限的现实事件中做出合理决策？ 本书是心理学、人工智能、运筹学等学科跨学科合作的最新研究成果。
虽然不确定性构成了人类存在的意义，但对确定性的需求也是人类的天性。 本书离开了实验室的确定性，而着眼于现实中根本的不确定性。在这样的环境中，未来是不可知的。对于在突发事件中需要快速做出合理应对的公共管理者、企业管理人员，分类思维起到了合理决策的运用。本书中向我们介绍的分类工具，是基于快速节俭启发式程序，使人们可以在不确定性环境中进行、透明和准确的分类。
什么是分类？分类是指根据线索使用分类规则将个体分配到各个类别。但未来往往不同于过去，所以最佳分类规则是不可知的。简单规则也称为启发式。计数启发式家族只计算将个体分配至某一类别的原因。快速节俭树家族对原因进行排序，并使得使用者基于其中一个或几个原因就能做出快速决策。
如何构建快速节俭分类器？首先要准确找到可用于识别实例所属类别的各种信息。 建立计数规则首先要选择目标类别，其次要确立原因，最后要选择一个阈值。 快速节俭树在线索之间产生优先级排序。基本的快速节俭树算法按照基尼不纯度的递增顺序对线索进行排序。
机器学习是什么？它是一门科学学科，研究计算机程序如何从对世界的观察中学习以提高其自身性能。快速节俭分类始于研究人类如何做出决策。机器学习始于研究如何改进计算机决策。启发式方法可以为构建可解释且准确的机器学习模型提供一个前进的方向。
什么是认知心理学？它是一门描述性学科，其目标是去发现那些支撑人类感知、分类、记忆和推理的过程。 理查德·费曼说我可以与不确定、不知道共存。我觉得比起知道可能是错的答案，不知道反而更加有趣。现实的情境正在迅速变成一个算法的世界、一个日益复杂的世界。 如何在不确定中找到相对的确定，分类思维给了我们答案。
《分类思维：不确定情境中合理决策的科学与艺术》读后感(篇三)
书名|《分类思维》——不确定情境中合理决策的科学与艺术
作者|康斯坦丁诺斯·V.卡齐科普洛斯 【希】
奥祖尔·希姆谢克 【土】
马库斯·巴克曼 【德】
格尔德·吉仁泽 【德】
译者|黄晟昱
出版|中国出版集团有限公司
世界图书出版有限公司
朋友们你们遇到过大型突发事件吗？如火灾，交通事故，公共安全事件等。如果在生活中遇到了这样的事情，你们会怎么做？
说实话，每每听到这样的事情，我就感到一种无力感，十分的迷茫和无措。如果，你们也和我一样，不妨来读一读这本书吧。
《The Science and Art of Transparent Decision Making》这本书是由中国出版集团有限公司出版的，该书主要介绍了在不确定的情境下，如何运用分类思维来做出合理的决策。
作者通过“白宫钥匙”“HIV检查”等具体的案例分析，引导读者在不确定的情境下，如何快速识别问题，并运用分类思维来解决问题。
同时，书中也强调了决策制定者在运用分类思维时，需要考虑到多种因素的影响，包括环境、人性、历史等等。这种QuanMian性的思考方式，让人们更加客观地看待问题，从而做出更加明智的决策。
阅读本书的过程中，让我意识到透明决策也很重要。透明度可以促进参与者之间的信任，减少信息不对称，从而帮助决策者做出更加客观、QuanMian和准确的决策。
而在不透明的环境下，决策者可能会面临信息不足、局限性和偏见，从而做出错误的决策。这个观点在书中得到了深入的探讨和论证。
另外，书中提供了许多实用的技巧和工具，帮助读者在透明的环境中做出更好的决策。例如，书中介绍了“决策树”这个工具，它可以帮助我们将问题分解为一个个小的子问题，并为每个子问题提供一组可能的解决方案，蕞终找到蕞佳决策方案。通过决策树的使用，我们可以XiTong地分析问题，从而更好地理清思路，做出更加明智的决策。
总的来说，这本书既注重理论，又注重实践，非常适合需要在工作和生活中做出决策的读者。对于学习分类思维的人来说，也是一本非常有价值的参考书籍。
《分类思维：不确定情境中合理决策的科学与艺术》读后感(篇四)
读这本书需要的一些基础理解：
1. 因果关系是指某种原因导致结果发生某种变化，是偶然性而不是必然性；
2. 洞察因果关系，应从最终想要控制的结果及可能的原因分析入手，这种预测一般会用于政策学或医学，而本书的例子更关注医学上的应用；
3. 本书介绍的方式是为了更高效地面对不确定事件，目的是为了减小错误概率，快速进行重要性分级，而不是选择最佳方案。
本书的阅读体验因人而异，对于那些看见公式就头大的读者，阅读时应更关注分类思维的原理和结构，这本书为不会统计计算的读者提供了一个替代工具——快速节俭分类方法，而对统计学和逻辑学有过数字认知的读者，应该能获益更多。
快速节俭树分类（Fast-and-frugal decision tree, FFT）
快速节俭属于收敛思维的一种，是指通过应用既定规则和逻辑推理找到问题的解决方案。
它所回答的问题是：“人如何在信息有限且繁杂的情况下，做出好的决定？”快速节俭树是具有 m+1 个出口的分类树或决策树，前 m -1 个线索各有一个出口，最后一个线索有两个出口。
FFT
FFT决策树是在每一个决策点上有两个分支的分类方式快速节俭树是具有 m+1 个出口的分类树，前 m -1 个线索各有一个出口，最后一个线索有两个出口。相比标准的决策树可能会有2的m次方个出口，快速节俭树的规则更清晰，判断也更简单。
FFT是使用正面和负面有效性创建的。 这种有效性被定义为具有正面/负面结果的案例在所有带有正面/负面线索的案例中的比例。通常，之字形的第一个分支是具有最大正面（或负面）有效性的线索。 这可确保首先做出最重要的正面和负面决定。
在实际运用中，以最常见的医院情境为例：
在一个正常医疗诊断中，会出现四种结果：
真阳性：病人被正确识别为病人 = 命中率（灵敏度）
真阴性：健康人被正确识别为健康人 = 正确拒绝（特异度）
假阳性（伪阳性）：健康人被错误地识别为病人 = 误报
假阴性（伪阴性）：病人被错误地认为是健康的 = 漏报
A线敏感度=100%，B线特异度=100%；当敏感度为100%时，则对患者的命中率最高达100%，当特异度为100%时，对健康者的识别最高达100%；随着敏感度降低，会有更多误报，而随着特异度的降低，会有更多漏报
通常，提示有效性是通过使用计数和比率来确定的。在对结果准确性进行分析时，我们需要考虑命中率和误报率这两个数值。同时我们还需要考虑阳性预测率和阴性预测率（具体公式见书），阳性预测率量化了检测结果为阳性的人中实际为阳性的比例，阴性预测率量化了检测结果为阴的人群中实际为阴性的比例。
本书除了介绍FFT之外，也将其他的一些决策方式，比如计数法（同样属于简单规则+是否判断，但并不依靠线索之间的优先级，而是同级累加），方差预测，回归预测，机器学习预测等进行了比较。结果是，在运用模型模拟结果和海量数据支撑机器学习的今天，如果我们不具备运算能力和大量经验数据累积，但只要我们能快速分辨关键线索，构建FFT决策树，其实也能得到相对准确的预测结果。
但是FFT的预测法同样不是一蹴而就的，第一步就对识别分类线索的能力有很高的要求。这些作为分类基准的线索需要易于被观察/识别，同时也要有高度预测性，且结果必须是二元的，强线索需要被优先设定为最先的分支决策问题。
作为一个没有什么机器学习/统计分析专项背景的阅读者，读完本书最大的感受可以由最后一章的引言概括——“我可以与不确定、不知道共存。我觉得比起知道可能是错的答案，不知道反而更加有趣。”
比起在不确定中寻求确定和优化，更简单快捷（同时保证效率在误差内）的方法或许不应依靠复杂的信息网络和大数据处理决策树，而是利用树立根本的“准则”/“规则”来进行1/0测试。机器学习的前提是世界的稳定性，当稳定性不存在或人群区隔明显时，机器学习的有效性就会受到影响，而对于普通人而言，善于总结一些实用透明的决策线索，根据自己的需求排序，更有助于我们应对未知。
《分类思维：不确定情境中合理决策的科学与艺术》读后感(篇五)
《朗读者》里有句话：
我们每个人都是自己生活的决策者，在工作及生活的方方面面，随时随地都需要我们做决策：小到吃什么穿什么，大到恋爱结婚、找工作、甚至创业。
决策就像赌博，决策力强的人，总能在每次赌博中收益最大化。决策力差的人，每次却收益甚少，甚至要自负盈亏。
为什么我们常常在决策面前感到两难，迟迟做不了决定？
为什么经过深思熟虑的决定，结果显示那并不是个好决策？
为什么"正常"的决策者，常常会做出"傻瓜式"的决策？
我们苦恼自己不够聪明，讨厌自己的优柔寡断。但事实是，不是我们真不够聪明，也不是我们真有性格缺陷，而是我们大脑里缺失做出合适决策的思维模式。
在《分类思维：在不确定情境中合理决策的科学与艺术》一书中，作者从认知心理学角度，向我们阐述分类思维对决策的重要性，还提出2个最简便易行的快速节俭分类：计数和快速节俭树。
今天，我们先看一下计数这项快速节俭分类思维，在现实生活中，如何帮我们做合适正确的决策。
01“白宫钥匙”厉害在哪里？计数分类靠谱吗？
要回答计数分类靠谱的厉害之处，看一看“白宫钥匙”就知道了。
相信每届美国总统竞选都会掀起不小的风波，而令人意外的莫过于特朗普的获胜。
2016年11月8日这一天，当很多美国公民看到总统选举的结果时，他们都不敢相信自己的眼睛。
在这之前，曾有民意调查预测，希打里·克林顿会以较大的优势胜出，《纽约时报》的Upshot 网站预测希拉里胜出的比率为85%，在选举日，统计学家内特·西尔弗也做出预测：希拉里获胜的概率为71.4%。
3大数据、民意调查和专家预测的结果全部一致，故而，专栏作家乔恩·马克曼在《福布斯》上撰文这样说：
可这场选举的结果却告诉我们一个事实：这一次，大数据和预测专家们都错了。
预测正确的竟然是美利坚大学特聘历史教授艾伦.利希特曼，他用的是自己研发的“白宫钥匙”这款分类系统，这款系统就是利用计数快速节俭分类。
一次预测成功会不会是巧合呢？当然不是，事实上，该系统正确预测了1984年以来的所有总统竞选，保持着这样高准确率的历史记录，至少说明两个问题：
一是在现实情境中，一个简单的规则，可以很轻松地与大数据分析或大规模调查一较高下。
二是在实际情境中，相比于民意调查、预测市场和大数据算法预测，这款利用计数分类系统的预测，更接近实际结果，准确率很高。
02什么是计数快速节俭分类？“白宫钥匙”是如何计数的？
快速节俭分类中，计数是计算支持某一类别的原因共有多少。如果计算出的总数高于规定阙值，则将该实例分配给该类别。
比如，“白宫钥匙”分类系统计算的就是支持挑战者，而非支持现任者的原因，如果该系统识别出等于或大于6个这样的原因，分类器就将会获胜的预测结果分配给挑战者，也就是挑战者获胜。
我们先来看看“白宫钥匙”是怎么来的，一共有3个步骤：
首先，历史学家艾伦.利希特曼，深入分析了1860-1980年期间的每届美国总统大选，从中提取12把“钥匙”——即支持挑战者的12个问题，每个问题实际上是道选择题，都需要根据实际情况回答“真”或“假”。
其次，设定规则，这个规则很简单，就是划分阈值，“白宫钥匙”设定的阈值是6，如果计数结果小于六，获胜结果分配给现任者，如果计数结果大于等于6，获胜结果分配给挑战者。
最后，根据实际情况回答12个问题，再进行统计计数，看看支持该类别即挑战者的原因共有多少，对比规则将结果归到某一类别，某一类别获胜。
“白宫钥匙”既不依赖大数据，也不依赖复杂的算法或民意调查，只是简单的计数方法，不权衡比重，在现实生活中更加简便好用。
03我们该如何利用计数分类思维来提高决策力呢？
在日常生活中，当我们面对某个选择时，同样遵循3个步骤：
首先，列出支持这一类别的原因。
比如，当我们工作稳定的时候，突然有个机会摆在面前，但这个机会一旦成功会给我们带来巨大的成就和经济价值，但同时也面临许多风险，比如女朋友分手、业余休息时间变少等等。
我们不妨先列出支持选择这个机会的原因：
A.工资翻倍？
B.可以掌握核心技术？
C.休息时间变多？
D.女朋友支持？
E.家人支持？
F.自己特别想去？
G.更喜欢新机会？
H.更大的挑战？
I.是时候跳出舒适区？
J.有百分之八十以上信息可以胜任？
K.可以学到更多专业知识？
L.计划在这一领域深耕下去？
……
这些原因，可能每个人关注的重点不一样，在实际运用中可以根据自己在乎的点逐一列出。
其次，制定规则——支持数大于等于多少，该类别获胜。比如，我们一般可以取中间数，如果支持新机会的计数大于等于6，我们就把结果归类到支持新机会，也就是选择新机会。
最后，思考实际情况，对步骤一中的每个原因做“是”与“否”的回答，最后统计计数，对照规则将其归到支持新机会类别或支持原工作类别，最终根据计数是否选择新机会。
04结语
杨澜曾说：
瑞·达利欧也有句名言：
每时每刻我们都在做出选择，最终所有的选择连接起来，就创造了我们生活的现状。
决策对我们每个人的重要性，本书中分类思维恰好可以帮助我们，在现实生活中更好地做决策。书中还讲了节俭决策树，也是一种简便、准确度高且能节约经济成本的分类思维决策方法。这本书读完对我的启发很大，感兴趣的朋友一定要读一读。
