规则学习是什么？从数据中自动学出“如果……那么……”规则

规则学习（Rule Learning）是一类从训练数据中自动地学习出一组规则的机器学习方法。这些规则通常采用“如果……那么……”的形式，比如“如果天气晴朗并且湿度较低，那么适合户外运动”。与神经网络等“黑箱”模型不同，学到的规则可以直接被人读懂和检验，因此规则学习具有很强的可解释性。

规则的形式

一条规则由两部分组成：规则体，也就是“如果”后面的条件，通常由若干个关于特征取值的条件组合而成，比如“年龄小于 30 岁并且月收入大于一万元”；规则头，也就是“那么”后面的结论，比如“属于高潜力客户”。一组规则合在一起，就构成了一个规则集，可以用来对新的样本进行分类。当一个样本同时满足多条规则、而这些规则给出了不同的结论时，就需要有解决冲突的策略，比如按照规则的优先顺序，只采用排在最前面的那条规则，这样的规则集叫作决策列表；或者根据规则的准确率进行投票。

怎么学习规则：序贯覆盖

规则学习最常用的策略叫序贯覆盖，也叫“分而治之”：先学习一条规则，让它尽可能多地覆盖某一类的样本，同时尽量不覆盖其他类的样本；然后把这条规则已经覆盖的样本从训练集中去掉；再用剩下的样本学习下一条规则；如此反复，直到所有的样本都被覆盖，或者无法再学到有用的规则为止。

学习单条规则时，有两种搜索的方向：自顶向下，从一条非常一般的规则开始，比如“所有样本都属于这一类”，然后逐步地添加条件，让规则变得越来越具体、越来越准确，这是一个“特化”的过程；自底向上，从一个具体的样本开始，逐步地删去条件，让规则变得越来越一般、覆盖越来越多的样本，这是一个“泛化”的过程。为了防止规则过于具体、只适用于训练数据，规则学习通常也需要进行剪枝。

代表性的算法

AQ 算法：由 Ryszard Michalski 在 20 世纪 60 年代末开始提出，是最早的规则学习算法之一。CN2 算法：由 Peter Clark 和 Tim Niblett 在 1989 年提出，能够处理带有噪声的数据。RIPPER 算法：由 William Cohen 在 1995 年提出，引入了高效的剪枝和优化步骤，在效果上能与决策树算法相媲美，并且速度很快，是使用较广泛的规则学习算法。此外，决策树也可以转换成规则：从根节点到每一个叶子节点的路径，就对应着一条规则。

相关的方向

关联规则挖掘：从大量的交易数据中发现经常一起出现的项目，比如“购买了面包和牛奶的顾客，往往也会购买鸡蛋”，代表算法有 Apriori。它是一种无监督的规则发现。归纳逻辑程序设计：学习用一阶逻辑表示的规则，可以描述对象之间的关系，表达能力比只涉及特征取值的命题规则更强。

优缺点

规则学习的最大优点是结果易于理解、易于检验和修改，领域专家可以直接查看学到的规则，判断它们是否合理，还可以方便地把已有的领域知识融入进来。因此，它在医疗、金融风控、合规审查等需要解释决策的领域很有价值。它的缺点是表达能力有限，在处理图像、语音等复杂的感知数据时，效果远不如深度学习；当规则数量很多时，也会变得难以理解和维护。