决策树算法是一种常见的机器学习算法，它可用于实现 SLG 游戏中的智能决策。下面是使用 Golang 实现决策树算法的简单示例。

首先，我们需要定义决策树节点的数据结构。节点需要包含以下内容：

  • 决策属性名称
  • 决策属性取值列表
  • 是否为叶节点
  • 叶节点的分类标签
type DecisionNode struct {
    attribute     string
    attributeVals []string
    isLeaf        bool
    label         string
    children      []*DecisionNode
}

接下来，我们需要实现决策树算法的主要函数，包括训练函数和预测函数。

首先是训练函数。训练函数需要接受训练数据和决策树根节点作为参数，并返回训练好的决策树。训练函数可以使用递归方法实现，每次选择最佳决策属性进行分裂，并将数据集划分为更小的子集。如果所有属性都已被使用或者所有实例都属于同一个类别，则创建一个叶节点并返回。

func train(data [][]string, root *DecisionNode) *DecisionNode {
    // 如果所有实例都属于同一个类别，则创建叶节点并返回
    if isAllSameClass(data) {
        return &DecisionNode{isLeaf: true, label: data[0][len(data[0])-1]}
    }

    // 如果属性列表为空，则创建叶节点并返回，标记为最多的类别
    if len(root.attributeVals) == 0 {
        return &DecisionNode{isLeaf: true, label: getMostCommonClass(data)}
    }

    // 选择最佳属性进行分裂
    bestAttr, _ := getBestAttribute(data, root.attributeVals)
    node := &DecisionNode{attribute: bestAttr, attributeVals: root.attributeVals}

    // 递归分裂子集并创建子节点
    for _, val := range root.attributeVals[bestAttr] {
        subset := getSubset(data, bestAttr, val)
        if len(subset) == 0 {
            child := &DecisionNode{isLeaf: true, label: getMostCommonClass(data)}
            node.children = append(node.children, child)
        } else {
            child := &DecisionNode{attributeVals: root.attributeVals}
            node.children = append(node.children, train(subset, child))
        }
    }

    return node
}

接下来是预测函数。预测函数需要接受待预测的实例和训练好的决策树作为参数，并返回预测结果。预测函数可以使用递归方法实现，从根节点开始逐层向下遍历决策树，直到到达叶节点并返回该节点的分类标签。

func predict(instance []string, node *DecisionNode) string {
    // 如果节点是叶节点，则返回分类标签
    if node.isLeaf {
        return node.label
}

// 否则，继续向下遍历子节点
attrIndex := getAttributeIndex(node.attribute, instance)
if attrIndex == -1 {
    return getMostCommonClass(getSubset(data, len(data[0])-1, ""))
}
for i, val := range node.attributeVals[attrIndex] {
    if instance[attrIndex] == val {
        return predict(instance, node.children[i])
    }
}

return getMostCommonClass(getSubset(data, len(data[0])-1, ""))
}

最后，我们需要调用训练函数并使用训练好的决策树进行预测。假设我们有以下训练数据：

data := [][]string{
    {"sunny", "hot", "high", "false", "no"},
    {"sunny", "hot", "high", "true", "no"},
    {"overcast", "hot", "high", "false", "yes"},
    {"rainy", "mild", "high", "false", "yes"},
    {"rainy", "cool", "normal", "false", "yes"},
    {"rainy", "cool", "normal", "true", "no"},
    {"overcast", "cool", "normal", "true", "yes"},
    {"sunny", "mild", "high", "false", "no"},
    {"sunny", "cool", "normal", "false", "yes"},
    {"rainy", "mild", "normal", "false", "yes"},
    {"sunny", "mild", "normal", "true", "yes"},
    {"overcast", "mild", "high", "true", "yes"},
    {"overcast", "hot", "normal", "false", "yes"},
    {"rainy", "mild", "high", "true", "no"},
}

我们可以定义根节点并调用训练函数：


root := &DecisionNode{attributeVals: getAttributeVals(data)}
tree := train(data, root)

然后，我们可以使用训练好的决策树进行预测：


instance := []string{"sunny", "cool", "high", "false"}
fmt.Println(predict(instance, tree)) // 输出 "no"