基于C语言的决策树算法实现

决策树是一种常用的机器学习算法，可用于分类和回归任务。其核心思想是通过迭代地选择最优特征对数据进行划分，最终构建出一棵树形结构的模型。

在C语言中实现决策树算法，需要考虑以下几个关键步骤：

1. 数据结构定义: 定义节点结构体，包含存储特征、阈值、左右子树指针等信息。
2. 特征选择: 根据信息增益、基尼系数等指标选择最佳特征进行划分。
3. 递归构建: 递归地创建子节点，直到满足停止条件（如节点纯度达到阈值、达到最大深度等）。
4. 预测: 根据构建好的决策树对新样本进行分类。

以下是一个简单的C语言代码示例，用于演示决策树的基本结构和构建过程：

#include 
#include 

// 定义节点结构体
struct Node {
    int feature; // 特征索引
    double threshold; // 划分阈值
    struct Node *left; // 左子树指针
    struct Node *right; // 右子树指针
};

// 创建新的节点
struct Node* createNode() {
    struct Node* node = (struct Node*)malloc(sizeof(struct Node));
    node->feature = 0;
    node->threshold = 0;
    node->left = NULL;
    node->right = NULL;
    return node;
}

// 构建决策树
struct Node* buildTree(double **data, int rows, int cols) {
    // ...  实现特征选择、数据划分等逻辑 ...

    struct Node* node = createNode();
    node->feature = selected_feature;
    node->threshold = selected_threshold;
    node->left = buildTree(left_data, left_rows, cols);
    node->right = buildTree(right_data, right_rows, cols);
    return node;
}

int main() {
    // ...  加载数据、调用buildTree函数构建决策树 ... 

    return 0;
}

需要注意的是，上述代码仅为示例，实际应用中需要根据具体问题进行完善和优化，例如处理连续特征、缺失值等。