C++ 决策树分类器

构建使用决策树分类器

#include <iostream>
#include <vector>

// 定义训练数据的结构
struct TrainingData {
    std::vector<double> features;
    int label;
};

// 定义决策树节点的结构
struct DecisionTreeNode {
    int featureIndex; // 特征索引
    double threshold; // 分割阈值
    int label; // 类别标签
    DecisionTreeNode* leftChild;
    DecisionTreeNode* rightChild;
};

// 构建决策树
DecisionTreeNode* buildDecisionTree(std::vector<TrainingData>& trainingData) {
    // 在这里实现决策树的构建算法，递归地划分特征空间并生成决策树节点
    // ...
}

// 使用决策树进行分类
int classify(DecisionTreeNode* rootNode, std::vector<double>& testData) {
    // 在这里实现决策树的分类算法，根据测试数据的特征值和决策树节点的阈值进行判断
    // ...
}

int main() {
    // 创建训练数据集
    std::vector<TrainingData> trainingData = {
        {{1.0, 2.0}, 0},
        {{2.0, 1.5}, 1},
        {{3.0, 4.0}, 0},
        // ...
    };

    // 构建决策树
    DecisionTreeNode* rootNode = buildDecisionTree(trainingData);

    // 创建测试数据
    std::vector<double> testData = { 2.5, 3.5 };

    // 使用决策树进行分类
    int predictedLabel = classify(rootNode, testData);

    std::cout << "Predicted label: " << predictedLabel << std::endl;

    return 0;
}