co_2原油的mmp预测决策树算法代码C语言实现
时间: 2024-10-05 12:01:53 浏览: 57
在C语言中,实现CO2原油MMP(甲烷选择性加氢过程)的预测决策树算法需要结合一些机器学习库,如mlpack、libsvm等,因为C标准库本身并不直接支持复杂的机器学习算法。以下是一个简化的示例,展示了如何使用类似的数据结构来模拟决策树的过程,而不是实际的预测模型:
```c
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
typedef struct {
double feature;
int decision; // 决策值,通常0代表不加氢,1代表加氢
} Node;
// 模拟划分函数,这里仅用于演示,实际中应根据特征和阈值计算
int split(double feature, double threshold) {
return feature > threshold ? 1 : 0;
}
Node* create_node(double feature) {
Node* node = (Node*)malloc(sizeof(Node));
node->feature = feature;
node->decision = split(feature, 50); // 假设阈值为50
return node;
}
void print_tree(Node* root, int level) {
for(int i = 0; i < level; ++i) printf(" ");
printf("%f => %d\n", root->feature, root->decision);
if(root->decision == 0 || root->feature == 999) return; // 边界条件
Node* left = root->decision ? create_node(root->feature - 10) : NULL;
Node* right = root->decision ? NULL : create_node(root->feature + 10);
print_tree(left, level + 1);
print_tree(right, level + 1);
}
// 示例:创建一个简单的决策树
int main() {
Node* root = create_node(75); // 假设初始节点特征值为75
print_tree(root, 0);
return 0;
}
```
请注意,这只是一个非常基础的示例,并未包含实际的数据预处理、训练或预测功能。对于MMP的实际预测,你需要使用更专业的机器学习库,并提供训练数据集进行训练,然后才能生成并应用决策树。