C语言实现ID3决策树算法详解

"C语言实现决策树ID3算法的代码示例" 决策树是一种监督学习方法，常用于分类任务，其基本思想是通过构建一棵树形结构来模拟一系列的决策过程。ID3（Iterative Dichotomiser 3）算法是由Ross Quinlan提出的早期决策树算法之一，它基于信息熵和信息增益来选择最优属性进行划分。 在给出的代码中，`DecisionTree` 类代表决策树模型，包含了构建、展示和清理决策树的方法。`Sample` 结构体表示训练样本，包含一组特征（attributes）和目标属性（targetAttribute）。`Node` 结构体则表示决策树的节点，其中`attribute`存储当前节点依据的特征，`children` 存储子节点。 1. `split(const string& str)` 函数用于将字符串按照特定分隔符切分成一个字符串向量，这是处理数据预处理的重要步骤，例如将特征值从文本文件中解析出来。 2. `readData(ifstream& in)` 读取数据文件，将样本数据加载到内存中的`Sample`对象中。数据通常以每行一个样本的形式存储，每个样本的特征和目标属性之间可能由特定分隔符分隔。 3. `createTree()` 是核心算法，根据训练数据构建决策树。首先调用`readData()`读取数据，然后调用`createNode()`创建根节点。`createNode()`函数递归地根据剩余样本和未处理的属性来分裂节点，选择信息增益最大的属性进行划分。 4. `createNode(vector<Sample>& examples, vector<int>& attributeIndex)` 用于创建新的内部节点，通过遍历所有可能的属性并计算信息增益来选择最优属性。 5. `isSameTargetAttribute(const vector<Sample>& examples)` 检查所有样本是否具有相同的目标属性，如果是，则返回该属性，表示到达叶节点。 6. `mostCommonTargetAttribute(const vector<Sample>& examples)` 找出出现次数最多的类别作为目标属性，当样本类别不一致时，用此方法决定叶节点的类别。 7. `Entropy(const vector<int>& s)` 计算给定类别的熵，熵是衡量信息不确定性的度量，用于计算信息增益。 8. `Gain(vector<Sample>& examples, int attributeIndex)` 计算基于某个属性的信息增益，这是ID3算法选择划分属性的关键依据。 9. `show()` 和 `showNode(Node* node, int level)` 分别用于展示整个决策树和单个节点，便于理解模型结构。 10. `clear()` 和 `clearNode(Node* node)` 用于释放内存，防止内存泄漏。 这个C实现的ID3算法简化了决策树的构建过程，但没有涵盖更高级的剪枝策略，如C4.5或CART算法中的后剪枝。实际应用中，决策树算法可能还需要处理缺失值、连续数值型特征等问题，以及进行交叉验证和调参以优化模型性能。