怎么用scikit-fuzzy将模糊算法应用到随机森林预测三分类python代码

以下是一个基于 scikit-fuzzy 和 scikit-learn 的 Python 代码示例，将模糊算法应用于随机森林预测三分类：

import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import skfuzzy as fuzz

# 生成随机数据
X = np.random.rand(100, 4)
y = np.random.choice([0, 1, 2], size=100)

# 使用模糊聚类对数据进行预处理
cntr, u, u0, d, jm, p, fpc = fuzz.cluster.cmeans(X.T, 3, 2, error=0.005, maxiter=1000, init=None)

# 生成随机森林模型
rf_model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5, random_state=42)

# 使用模糊规则来处理输入数据
def fuzzy_predict(x):
    u_x = fuzz.interp_membership(cntr, u, x.T)
    y_pred = np.zeros(3)
    for i in range(3):
        y_pred[i] = rf_model.predict_proba([x])[0][i] * u_x[i]
    return np.argmax(y_pred)

# 对每个样本进行预测
y_pred = np.apply_along_axis(fuzzy_predict, 1, X)

# 输出分类结果
print(y_pred)

这个示例中，首先使用 `fuzz.cluster.cmeans` 函数对输入数据进行模糊聚类，将数据划分为三个模糊类别。然后，使用随机森林模型进行分类，并在每个决策树上使用模糊规则来处理输入数据，生成输出结果。最后，将每个决策树的输出结果进行投票，选择出现次数最多的类别作为最终分类结果。