C++决策树存储

Question

我有一个决策树。我给这个决策树提供了一些输入值。然后，决策树返回一个值。

输入值可以是“孩子的数量”、“年龄(以年为单位)”等。决策树然后可以返回(例如)一个特定值，该值将指示家庭拥有多少辆汽车或类似的东西。

此决策树(如果转换为if-then语句)将如下所示：

int i=0;

if (ownedHouses==0)
{
    if (numberOfChildren==4)
    {
        if (ageFather==39)
        {
            if (incomeFamily==40000)
            {
                if (carsAlreadyCrashed==1)
                {
                    i=3;
                }
                else
                {
                    if (carsAlreadyCrashed==2)
                    {
                        if (insurancePaysForCrashes==1)
                        {
                            i=5;
                        }
                      }
                      else
                      {
                            i=4;
                        }
                    }
                    else
                    {
                        i=11;
                    }
                }
            }
            else
            {
                i=2;
            }
        }
        else
        {
            i=9;
        }
    }
    else
    {
        i=22;
    }
else
{
    i=8;
}

这只是一个例子。在现实中，产生的if-then语句绝对是巨大的。虽然我可以解析数据并从它创建这样的if-then，但我不能在我的软件中使用这么大的if-then循环。

因此，我正在寻找一种不同的方法来将决策树集成到我的软件中。

我见过决策树数据(以任何形式提供...)的方法。在运行时被解析，然后从它创建具有根、节点和叶的类。

就我的目的而言，这还不够快。

还有没有人有别的主意？

谢谢你的帮助。

编辑:我已经将一些值更改为现实生活中的值，以使含义更清晰。

Answer 1

我所知道的最快的实现是在ALGLIB中实现的。决策树以双精度数组的形式存储。

阈值叶节点-两个值{-1，data}.

• Non-Leaf节点-三个值{input_value_index，
• ，input_value_index

您可以在dforest.dfprocessinternal中找到此方法的实现