for i in range(n_trees): # 随机采样训练集 idx = np.random.choice(X_train.shape[0], size=X_train.shape[0], replace=True) X_sampled = X_train[idx, :] y_sampled = y_train[idx] # 模糊化特征值 X_fuzzy = [] for j in range(X_sampled.shape[1]): if np.median(X_sampled[:, j])> np.mean(X_sampled[:, j]): fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_sampled[:, j], [np.min(X_sampled[:, j]), np.mean(X_sampled[:, j]), np.median(X_sampled[:, j]), np.max(X_sampled[:, j])]) else: fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_sampled[:, j], [np.min(X_sampled[:, j]), np.median(X_sampled[:, j]), np.mean(X_sampled[:, j]), np.max(X_sampled[:, j])]) X_fuzzy.append(fuzzy_vals) X_fuzzy = np.array(X_fuzzy).T # 训练决策树 tree = RandomForestClassifier(n_estimators=1, max_depth=max_depth) tree.fit(X_fuzzy, y_sampled) forest.append(tree) # 创建并编译深度神经网络 inputs = keras.Input(shape=(X_train.shape[1],)) x = keras.layers.Dense(64, activation="relu")(inputs) x = keras.layers.Dense(32, activation="relu")(x) outputs = keras.layers.Dense(1, activation="sigmoid")(x) model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs) model.compile(loss="binary_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"]) # 使用深度神经网络对每个决策树的输出进行加权平均 y_pred = np.zeros(y_train.shape[0]) for tree in forest: a = [] for j in range(X_train.shape[1]): if np.median(X_train[:, j]) > np.mean(X_train[:, j]): fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_train[:, j], [np.min(X_train[:, j]), np.mean(X_train[:, j]), np.median(X_train[:, j]), np.max(X_train[:, j])]) else: fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_train[:, j], [np.min(X_train[:, j]), np.median(X_train[:, j]), np.mean(X_train[:, j]), np.max(X_train[:, j])]) a.append(fuzzy_vals) fuzzy_vals = np.array(a).T y_proba = tree.predict_proba(fuzzy_vals) # 将概率转换为类别标签 y_tree = np.argmax(y_proba, axis=1) y_pred += y_tree改成三分类

这这是这是Python这是Python中这是Python中一个这是Python中一个循这是Python中一个循环这是Python中一个循环语这是Python中一个循环语句这是Python中一个循环语句，这是Python中一个循环语句，循这是Python中一个循环语句，循环这是Python中一个循环语句，循环次这是Python中一个循环语句，循环次数这是Python中一个循环语句，循环次数为这是Python中一个循环语句，循环次数为n这是Python中一个循环语句，循环次数为n_trees这是Python中一个循环语句，循环次数为n_trees。这是Python中一个循环语句，循环次数为n_trees。具这是Python中一个循环语句，循环次数为n_trees。具体这是Python中一个循环语句，循环次数为n_trees。具体操作这是Python中一个循环语句，循环次数为n_trees。具体操作需要这是Python中一个循环语句，循环次数为n_trees。具体操作需要看这是Python中一个循环语句，循环次数为n_trees。具体操作需要看该这是Python中一个循环语句，循环次数为n_trees。具体操作需要看该循这是Python中一个循环语句，循环次数为n_trees。具体操作需要看该循环这是Python中一个循环语句，循环次数为n_trees。具体操作需要看该循环中这是Python中一个循环语句，循环次数为n_trees。具体操作需要看该循环中的这是Python中一个循环语句，循环次数为n_trees。具体操作需要看该循环中的代码这是Python中一个循环语句，循环次数为n_trees。具体操作需要看该循环中的代码实这是Python中一个循环语句，循环次数为n_trees。具体操作需要看该循环中的代码实现这是Python中一个循环语句，循环次数为n_trees。具体操作需要看该循环中的代码实现。