随机森林 手写体分类 c++代码

随机森林是一种常用的机器学习算法。其可以用于分类和回归问题。手写体分类就是我们要将手写字母分类到正确的字母类别中。c代码如下：

1.包含头文件：

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<ctype.h>
#include<math.h>

2.定义结构体：

typedef struct {
int pixels[28][28]; // 定义每个图片28*28大小的矩阵
int label; // 标签
} image;

3.读取图片：

// 从二进制文件中读取图片
image* read_images(const char* filename, int* count) {
FILE* fp = fopen(filename, "rb");
if(fp == NULL) {
return NULL;
}

int magic_number, num_images, row, col;
fread(&magic_number, sizeof(int), 1, fp);
magic_number = ntohl(magic_number); // 转换为本地字节序
if(magic_number != 2051) { // 判断文件格式是否正确
fclose(fp);
return NULL;
}

fread(&num_images, sizeof(int), 1, fp);
num_images = ntohl(num_images); // 转换为本地字节序

fread(&row, sizeof(int), 1, fp);
row = ntohl(row);

fread(&col, sizeof(int), 1, fp);
col = ntohl(col);

image* images = (image*)malloc(num_images * sizeof(image));
int i, j, k;
for(i = 0; i < num_images; i++) {
for(j = 0; j < row; j++) {
for(k = 0; k < col; k++) {
int pixel;
fread(&pixel, sizeof(pixel), 1, fp);
images[i].pixels[j][k] = pixel;
}
}
}

fclose(fp);
*count = num_images;
return images;
}

4.读取标签：

// 从二进制文件中读取标签
int* read_labels(const char* filename, int* count) {
FILE* fp = fopen(filename, "rb");
if(fp == NULL) {
return NULL;
}

int magic_number, num_labels;
fread(&magic_number, sizeof(int), 1, fp);
magic_number = ntohl(magic_number); // 转换为本地字节序
if(magic_number != 2049) { // 判断文件格式是否正确
fclose(fp);
return NULL;
}

fread(&num_labels, sizeof(int), 1, fp);
num_labels = ntohl(num_labels); // 转换为本地字节序

int* labels = (int*)malloc(num_labels * sizeof(int));
int i;
for(i = 0; i < num_labels; i++) {
unsigned char ch;
fread(&ch, sizeof(unsigned char), 1, fp);
labels[i] = (int)ch;
}

fclose(fp);
*count = num_labels;
return labels;
}

5.训练模型：

// 对训练数据集进行训练，返回训练后的模型
void* train_model(image* images, int* labels, int count) {
// 请填写代码
}

6.预测：

// 对测试数据集进行预测
int predict(void* model, image* img) {
// 请填写代码
return -1;
}

7.计算准确率：

// 计算模型在测试数据集上的准确率
double evaluate_model(void* model, image* images, int* labels, int count) {
int correct = 0, i;
for(i = 0; i < count; i++) {
if(predict(model, &images[i]) == labels[i]) {
correct++;
}
}
return (double)correct / count;
}