C++实现的iris鸢尾花分类决策树

简介：
本项目使用C++语言实现基于Iris数据集的决策树分类算法，旨在通过机器学习技术对不同种类的鸢尾花进行准确分类。 在C++中实现决策树算法可以用于解决分类问题。本段落将介绍如何使用该算法来处理鸢尾花数据集的分类任务。首先，我们需要获取并准备鸢尾花的数据集，这可以通过从网上下载或利用机器学习库中的内置数据集（如scikit-learn）完成。接着是对数据进行预处理工作，包括清理、特征提取和标签编码。 决策树是一种基于树形结构的模型，它通过将输入空间划分为多个非重叠区域，并为每个区域分配一个类别来解决分类问题。在C++中实现这一过程时，我们可以采用递归的方式构建决策树。为此定义了一个Node结构体用以表示节点信息：feature_index用于存储当前特征索引；threshold代表划分阈值；label则记录了该节点的标签预测结果；left和right分别指向左右子节点。 为了优化模型性能，我们实现了一系列辅助函数： - calculate_entropy() 用来计算数据集的信息熵； - find_best_split() 寻找最佳分割点以最大化信息增益或Gini不纯度降低； - get_majority_label() 返回当前数据集中最常见的类别标签； - build_decision_tree() 根据上述准则递归生成决策树结构； - predict() 接受新的输入样本并返回预测的分类结果。 最后，我们通过编写load_iris_dataset函数来加载和预处理鸢尾花的数据集。