C#语言实现随机森林 (Random Forest)算法

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实现随机森林算法可以分为几个主要步骤：数据准备、决策树的构建、随机森林的集成，以及预测。下面是一个简单的示例，演示如何在 C# 中实现随机森林算法。

1. 数据准备

首先，你需要准备数据。这里我们假设你有一个简单的 CSV 文件，包含特征和目标变量。

2. 构建决策树

决策树是随机森林的基本构建块。下面是一个简单的决策树构建示例：

public class DecisionTree
{
    // 决策树节点
    public class Node
    {
        public int FeatureIndex { get; set; }
        public double Threshold { get; set; }
        public Node Left { get; set; }
        public Node Right { get; set; }
        public int? Prediction { get; set; }
    }

    public Node Root { get; private set; }

    public void Fit(double[][] features, int[] labels)
    {
        Root = BuildTree(features, labels);
    }

    private Node BuildTree(double[][] features, int[] labels)
    {
        // TODO: 实现决策树构建逻辑
        return new Node(); // 仅为占位符
    }

    public int Predict(double[] features)
    {
        // TODO: 实现预测逻辑
        return 0; // 仅为占位符
    }
}

3. 构建随机森林

接下来，你需要使用多个决策树来构建随机森林。

public class RandomForest
{
    private readonly List<DecisionTree> _trees;
    private readonly int _numTrees;

    public RandomForest(int numTrees)
    {
        _numTrees = numTrees;
        _trees = new List<DecisionTree>();
    }

    public void Fit(double[][] features, int[] labels)
    {
        for (int i = 0; i < _numTrees; i++)
        {
            var tree = new DecisionTree();
            // TODO: 使用 Bootstrap 重采样和特征选择
            tree.Fit(features, labels);
            _trees.Add(tree);
        }
    }

    public int Predict(double[] features)
    {
        var predictions = new int[_numTrees];

        for (int i = 0; i < _numTrees; i++)
        {
            predictions[i] = _trees[i].Predict(features);
        }

        // 返回众数预测
        return GetMode(predictions);
    }

    private int GetMode(int[] predictions)
    {
        // TODO: 实现众数计算逻辑
        return 0; // 仅为占位符
    }
}

4. 使用随机森林进行预测

你可以使用以下代码来训练和测试随机森林模型：

public static void Main(string[] args)
{
    // 假设你有特征和标签
    double[][] features = { /* 特征数据 */ };
    int[] labels = { /* 标签数据 */ };

    RandomForest forest = new RandomForest(numTrees: 100);
    forest.Fit(features, labels);

    double[] newSample = { /* 新样本特征 */ };
    int prediction = forest.Predict(newSample);
    Console.WriteLine($"预测结果: {prediction}");
}

说明

这个实现只是一个基本框架，你需要填充一些逻辑，例如决策树的分裂标准、Bootstrap 重采样、特征选择和众数计算等。随机森林的性能和准确性在很大程度上依赖于这些实现细节。

如果需要进一步的实现细节或帮助，请告诉我！

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