用C++实现天气决策树

天气决策树是一种基于决策树算法的预测模型，用于预测未来一段时间内的天气情况。下面是一个简单的用 C++ 实现天气决策树的示例代码：

#include <iostream>

using namespace std;

// 定义天气决策树结点
struct TreeNode {
    int feature;
    bool is_leaf;
    string label;
    TreeNode* left;
    TreeNode* right;
};

// 创建天气决策树
TreeNode* create_decision_tree() {
    // 创建根结点
    TreeNode* root = new TreeNode;
    root->feature = 1;
    root->is_leaf = false;
    root->left = nullptr;
    root->right = nullptr;

    // 创建左子树
    TreeNode* left = new TreeNode;
    left->feature = 2;
    left->is_leaf = false;
    left->left = nullptr;
    left->right = nullptr;
    root->left = left;

    // 创建右子树
    TreeNode* right = new TreeNode;
    right->feature = 3;
    right->is_leaf = false;
    right->left = nullptr;
    right->right = nullptr;
    root->right = right;

    // 创建左子树的左子树
    TreeNode* left_left = new TreeNode;
    left_left->feature = 0;
    left_left->is_leaf = true;
    left_left->label = "Sunny";
    left_left->left = nullptr;
    left_left->right = nullptr;
    left->left = left_left;

    // 创建左子树的右子树
    TreeNode* left_right = new TreeNode;
    left_right->feature = 0;
    left_right->is_leaf = true;
    left_right->label = "Rainy";
    left_right->left = nullptr;
    left_right->right = nullptr;
    left->right = left_right;

    // 创建右子树的左子树
    TreeNode* right_left = new TreeNode;
    right_left->feature = 0;
    right_left->is_leaf = true;
    right_left->label = "Cool";
    right_left->left = nullptr;
    right_left->right = nullptr;
    right->left = right_left;

    // 创建右子树的右子树
    TreeNode* right_right = new TreeNode;
    right_right->feature = 0;
    right_right->is_leaf = true;
    right_right->label = "Warm";
    right_right->left = nullptr;
    right_right->right = nullptr;
    right->right = right_right;

    return root;
}

// 预测天气情况
string predict_weather(TreeNode* root, int* features) {
    TreeNode* node = root;
    while (!node->is_leaf) {
        if (features[node->feature] == 0) {
            node = node->left;
        } else {
            node = node->right;
        }
    }
    return node->label;
}

int main() {
    // 创建天气决策树
    TreeNode* root = create_decision_tree();

    // 测试天气决策树
    int features[4] = {1, 0, 1, 0};
    string weather = predict_weather(root, features);
    cout << "The weather is " << weather << endl;

    return 0;
}

在上面的代码中，我们首先定义了一个 `TreeNode` 结构体，用于表示天气决策树的结点。然后，我们通过 `create_decision_tree` 函数来创建天气决策树。在这个函数中，我们按照天气决策树的结构来创建结点，并将它们连接起来，形成一颗完整的决策树。

接下来，我们定义了一个 `predict_weather` 函数，用于预测天气情况。该函数接收一个决策树的根结点和一个特征数组作为参数，返回预测的天气情况。在函数中，我们通过遍历决策树，根据特征数组的取值来决定向哪个子结点遍历，直到遍历到叶子结点为止，然后返回叶子结点的 label。

最后，在 `main` 函数中，我们调用 `create_decision_tree` 函数来创建天气决策树，并调用 `predict_weather` 函数来预测天气情况。我们定义了一个特征数组 `features`，用于表示当前的天气特征，然后将它作为参数传递给 `predict_weather` 函数，得到预测的天气情况并输出。