决策树c语言实现代码

决策树是一种常见的机器学习算法，用于分类和回归问题。在C语言中实现完整的决策树可能会比较复杂，因为C语言主要用于系统级编程，而不是数据处理和机器学习。然而，你可以使用一些库，比如libsvm或mlpack，它们提供了C语言接口的机器学习工具，其中包括决策树。

如果你想要简单的理解决策树的工作原理并手动构建一个基本版本，你可以编写递归函数来模拟节点划分、特征选择等步骤。下面是一个非常基础的示例，仅适用于二元分类问题：

#include <stdio.h>

typedef struct Node {
    int feature_index; // 划分的特征索引
    double threshold;   // 划分的阈值
    char class_label;  // 当前节点预测的类别
    struct Node* left;  // 左分支
    struct Node* right; // 右分支
} Node;

// 构建一个决策树节点的基本函数
Node* create_node(int feature, double threshold, char label) {
    Node* node = (Node*)malloc(sizeof(Node));
    node->feature_index = feature;
    node->threshold = threshold;
    node->class_label = label;
    node->left = NULL;
    node->right = NULL;
    return node;
}

// 简单决策树的示例，仅用于演示，实际应用会更复杂
void simple_decision_tree(Node* root, int data[], int n, char labels[]) {
    // 这里只是一个简化版的划分逻辑，实际需要根据特征值和数据分布进行
    if (n <= 1 || !labels[n - 1]) {
        root->class_label = data[n - 1]; // 样本集中最后一个作为结果
    } else {
        // 选择最大差异度的特征和阈值
        int max_diff = -1;
        double best_threshold = -1.0;
        for (int i = 0; i < n; ++i) {
            double val = data[i];
            if (val > best_threshold && labels[i] != labels[n - 1]) {
                max_diff = i;
                best_threshold = val;
            }
        }
        
        if (max_diff == -1) { // 如果所有样本同类别，可以结束递归
            root->class_label = labels[n - 1];
        } else {
            Node* left = create_node(max_diff, best_threshold, labels[max_diff]);
            Node* right = create_node(-1, -1, labels[n - 1]); // 右分支标记无法继续划分
            root->left = left;
            root->right = right;
            simple_decision_tree(left, &data[0], max_diff, labels);
            simple_decision_tree(right, &data[max_diff + 1], n - max_diff - 1, labels + max_diff + 1);
        }
    }
}

// 使用示例
int main() {
    // 假设你已经有了一个预处理好的数据集和标签数组
    int data[] = {..};
    char labels[] = {'A', 'B', ...};

    Node* root = create_node(0, 50, '\0'); // 初始化根节点
    simple_decision_tree(root, data, sizeof(data) / sizeof(data[0]), labels);

    // 以此类推，你可以添加评估、预测等功能
    return 0;
}

请注意，这个示例仅是个简化的起点，真实世界的应用通常会涉及更多的细节，如特征选择、剪枝、交叉验证等。而且，在实际项目中，建议使用专门的机器学习库，如Scikit-Learn（Python）、XGBoost（C++）或LightGBM（C++），它们有优化过的C语言实现，并提供了丰富的API和功能。