随机森林与模糊神经网络结合python代码

以下是随机森林和模糊神经网络结合的 Python 代码示例：

# 导入所需的库
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import train_test_split
import neurofuzzy as nf

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将数据集分为特征和目标变量
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 使用随机森林分类器进行训练
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
rfc.fit(X_train, y_train)

# 使用随机森林分类器进行预测
y_pred_rfc = rfc.predict(X_test)

# 计算随机森林分类器的准确率
accuracy_rfc = accuracy_score(y_test, y_pred_rfc)

# 定义模糊神经网络模型
model = nf.NeuroFuzzySystem(X_train, y_train, X_test, y_test)

# 设置模型参数
model.fuzzyVariables(X_train)
model.fisGeneration('gbellmf', 'sum')

# 使用模糊神经网络进行预测
y_pred_fnf = model.predict(X_test)

# 计算模糊神经网络的准确率
accuracy_fnf = accuracy_score(y_test, y_pred_fnf)

# 输出随机森林和模糊神经网络的准确率
print('Random Forest Classifier Accuracy:', accuracy_rfc)
print('Fuzzy Neural Network Accuracy:', accuracy_fnf)

在上面的代码中，首先将数据集读取到 Pandas DataFrame 中。然后，数据集被分为特征和目标变量，并进一步分为训练集和测试集。接下来，使用随机森林分类器进行训练和预测，并计算其准确率。随后，定义模糊神经网络模型并设置其参数。最后，使用模糊神经网络进行预测并计算其准确率。最后输出随机森林和模糊神经网络的准确率。