c++实现决策树之CART算法

本数据集分为训练集和测试集，可用于测试决策树学习算法。

这是我从网上找到的一份决策树Cart算法代码，其中在确定分枝时采用的是熵不纯度确定的方法,代码可以运行.声明这份代码不是我原创的，是从某个网页上下载下来的，不过原作者的代码中许多变量没有作详细注释，我在阅读这份代码时加了许多自己的理解，几乎每个变量每句代码都作了解释，对于学习决策树CART算法的同学具有比较好的入门指导作者，这里将代码贡献出来与大家一起分享，如果有注释不准的地方，请发表评论提醒我。也向原作者致谢(不好意思，忘记在哪个网页上下载的了)

利用eCognition Developer输出的地类样本的特征值Excel，可以将其导入到CART决策树中，同样可以实现分类特征的自动选择和特征阈值的自动确定，利用CART决策树自动构建得到一个具有分类顺序的二叉树；然后将这个二叉树，应用到eCognition Developer中，构建分类规则集。这里是Salford Predictive Modeler（简称SPM）中构建CART决策数的操作方法。