深度神经模糊随机森林python代码

深度神经模糊随机森林（Deep Neural Fuzzy Forest，DNFF）是一种结合了深度学习和模糊集理论的分类器，可以有效地处理高维度、复杂的数据。下面是一个简单的Python实现：

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

class DNFForest:
    def __init__(self, n_trees=10, n_features=10, n_clusters=3, max_depth=None):
        self.n_trees = n_trees
        self.n_features = n_features
        self.n_clusters = n_clusters
        self.max_depth = max_depth
        self.forest = []
        self.fuzzy_sets = []
    
    def fit(self, X, y):
        for i in range(self.n_trees):
            # 随机选择n_features个特征
            features_idx = np.random.choice(X.shape[1], self.n_features)
            X_sub = X[:, features_idx]
            # 利用模糊聚类将X_sub分成n_clusters个类别
            cntr, u, u0, d, jm, p, fpc = fuzz.cluster.cmeans(X_sub.T, self.n_clusters, 2, error=0.005, maxiter=1000, init=None)
            self.fuzzy_sets.append(cntr)
            # 构建决策树
            tree = DecisionTreeClassifier(max_depth=self.max_depth)
            tree.fit(u.T, y)
            self.forest.append(tree)
    
    def predict_proba(self, X):
        # 对测试数据进行模糊聚类
        predictions = np.zeros((X.shape[0], len(np.unique(y))))
        for i, tree in enumerate(self.forest):
            features_idx = np.random.choice(X.shape[1], self.n_features)
            fuzzy_set = self.fuzzy_sets[i][:, np.newaxis]
            X_sub = X[:, features_idx]
            u, d, jm, p, fpc = fuzz.cluster.cmeans_predict(X_sub.T, fuzzy_set, 2, error=0.005, maxiter=1000)
            proba = tree.predict_proba(u.T)
            predictions += proba
        return predictions / self.n_trees
    
    def predict(self, X):
        proba = self.predict_proba(X)
        return np.argmax(proba, axis=1)

以上代码中，我们首先定义了一个 `DNFForest` 类，其中包含了多个决策树 `forest` 和对应的模糊集合 `fuzzy_sets`。在训练过程中，我们先从原始数据中随机选择 `n_features` 个特征，然后利用模糊聚类算法将这些特征分成 `n_clusters` 类，接着利用这些类别来训练一个决策树。在预测时，我们对测试数据进行同样的特征选择和模糊聚类，然后利用每个决策树来对这些类别进行分类，最后将所有决策树的预测结果进行平均，得到最终的分类概率。

需要注意的是，由于模糊聚类算法的计算量很大，因此在实际应用中需要根据数据集大小和计算资源来调整 `n_clusters` 和 `max_depth` 等参数。