随机森林C++实现-Go服务器开发

随机森林是一种集成学习算法，可以用于分类和回归任务。在C++中实现随机森林需要一些基本的步骤和库支持。

以下是一个简单的示例代码，演示了如何使用C++实现随机森林：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <random>

// 定义决策树节点结构
struct Node {
    int featureIndex; // 特征索引
    double threshold; // 阈值
    bool isLeaf; // 是否为叶子节点
    int label; // 叶子节点的类别标签

    Node* leftChild;
    Node* rightChild;

    Node() : featureIndex(-1), threshold(0.0), isLeaf(false), label(-1),
             leftChild(nullptr), rightChild(nullptr) {}
};

// 计算基尼指数
double calculateGini(const std::vector<int>& labels) {
    // TODO: 实现计算基尼指数的逻辑
}

// 在数据集上选择最佳划分特征和阈值
void findBestSplit(const std::vector<std::vector<double>>& data,
                   const std::vector<int>& labels,
                   int& bestFeatureIndex, double& bestThreshold) {
    // TODO: 实现在数据集上选择最佳划分特征和阈值的逻辑
}

// 构建决策树
Node* buildDecisionTree(const std::vector<std::vector<double>>& data,
                        const std::vector<int>& labels,
                        int maxDepth, int minSamplesSplit) {
    // TODO: 实现构建决策树的逻辑
}

// 随机森林分类器类
class RandomForestClassifier {
public:
    RandomForestClassifier(int numTrees, int maxDepth, int minSamplesSplit)
        : numTrees_(numTrees), maxDepth_(maxDepth),
          minSamplesSplit_(minSamplesSplit) {}

    void fit(const std::vector<std::vector<double>>& data,
             const std::vector<int>& labels) {
        for (int i = 0; i < numTrees_; ++i) {
            // 随机选择训练集样本和特征子集
            // 构建决策树
            Node* tree = buildDecisionTree(subsetData, subsetLabels, maxDepth_, minSamplesSplit_);
            trees_.push_back(tree);
        }
    }

    int predict(const std::vector<double>& sample) const {
        // TODO: 实现随机森林的预测逻辑
    }

private:
    std::vector<Node*> trees_;
    int numTrees_;
    int maxDepth_;
    int minSamplesSplit_;
};

int main() {
    // 准备训练数据和标签

    // 创建并训练随机森林分类器

    // 使用训练好的模型进行预测

    return 0;
}

请注意，以上代码只是一个简单示例，并不完整。你需要补充实现基尼指数计算、最佳划分特征选择、决策树构建以及随机森林预测等函数。同时，还需要根据你的数据和任务进行适当的调整和优化。

内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问