C++决策树代码 一.docx
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C++决策树代码一 在这份代码中,我们可以看到一个使用C++语言实现的决策树算法。下面是从代码中提取的知识点: 1. 头文件包含:该代码包含了多个头文件,包括<iostream>、<list>、<cstring>、<string>、<vector>、<map>、<sstream>、<iomanip>、<cmath>、<fstream>、<algorithm>、<set>和<queue>。这些头文件提供了各种数据结构和算法实现所需的函数和类。 2. 命名空间:使用`using namespace std;`语句将标准命名空间导入到当前作用域中,以便更方便地使用标准库中的函数和类。 3. 决策树类:定义了一个名为`ID3`的类,该类实现了决策树算法。该类中包含了多个成员变量和成员函数,用于存储和处理决策树的数据。 4. 结点类:在`ID3`类中定义了一个名为`Node`的内部类,用于表示决策树中的结点。每个结点包含了一个字符串值、一个布尔标志(表示该结点是否为叶结点)和一个映射(用于存储子结点)。 5. 属性和数据:在`ID3`类中,定义了两个成员变量`attribute`和`data`,分别用于存储属性名称和数据集。 6. 文件输入:在`ID3`类的构造函数中,使用`ifstream`对象从文件中读取数据,并将其存储到`attribute`和`data`成员变量中。 7. 决策树构建:定义了一个名为`buildDT`的函数,该函数用于构建决策树。该函数将子集和候选属性作为输入,返回一个决策树结点。 8. 信息熵计算:定义了一个名为`getEntropy`的函数,该函数用于计算子集的信息熵。该函数使用熵公式计算信息熵,并返回结果。 9. 决策树打印:定义了一个名为`printTreeDepth`的函数,该函数用于打印决策树的结构。 10. 决策变量设置:定义了一个名为`setDec`的函数,该函数用于设置决策变量的索引。 11. 纯度判断:定义了一个名为`isPure`的函数,该函数用于判断子集是否纯度为零,即所有实例属于同一类。
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