我正在学习如何在C＃中实现简单的决策树。有人可以向我解释一下，它在伪代码中是什么样子，还是可以在c＃中实现一些简单的教程？
我有这个数据集：
（从这里：http://storm.cis.fordham.edu/~gweiss/data-mining/weka-data/weather.nominal.arff）
我已经完成了图形化决策树
（对不起我的英语不好）
我的想法仅仅是这样：
if outlook = "overcast" then no
if outlook = "sunny" and humidity = "normal" then yes
if outlook = "sunny" and humidity = "high" then no
if outlook = "rain" and wind = "true" then no
if outlook = "rain" and wind = "fasle" then yes
我真的不知道如何继续
最佳答案
为了部分回答该问题，很明显地描述了决策树的概念。要为上述类型实现决策树，您可以声明一个与问题表中的类型匹配的类。根据该类型，您需要创建一个树数据结构，其中子节点的数量不受限制。尽管实际数据仅包含在叶子中，但最好将基本类型的每个成员定义为可为空。这样，在每个节点中，您只能设置被设置为其子项的特定值的成员。另外，然后应表示值no和yes的节点数。
关于c# - 实现决策树，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/39827088/