11个自变量,1个三分类因变量的模糊神经森林python代码
时间: 2024-02-06 20:04:23 浏览: 22
以下是一个简单的11个自变量,1个三分类因变量的模糊神经森林的Python代码示例:
```python
import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 生成虚拟数据
X = np.random.rand(1000, 11) * 10
y = np.zeros(1000, dtype=int)
y[X[:,0] + X[:,1] < 10] = 1
y[X[:,0] + X[:,1] >= 10] = 2
# 定义模糊隶属度函数
def fuzzy_membership(x, a, b, c):
if x < a or x > c:
return 0
elif x >= a and x <= b:
return (x - a) / (b - a)
elif x >= b and x <= c:
return (c - x) / (c - b)
# 将输入数据转换为模糊隶属度矩阵
X_fuzzy = np.zeros((X.shape[0], X.shape[1], 3))
for i in range(X.shape[0]):
for j in range(X.shape[1]):
X_fuzzy[i][j][0] = fuzzy_membership(X[i][j], 0, 2.5, 5)
X_fuzzy[i][j][1] = fuzzy_membership(X[i][j], 4, 6, 8)
X_fuzzy[i][j][2] = fuzzy_membership(X[i][j], 7.5, 9.5, 10)
# 训练模糊神经森林
fuzzy_forest = RandomForestClassifier(n_estimators=10)
fuzzy_forest.fit(X_fuzzy.reshape(X.shape[0], -1), y)
# 预测并计算准确率
y_pred = fuzzy_forest.predict(X_fuzzy.reshape(X.shape[0], -1))
accuracy = accuracy_score(y, y_pred)
print("准确率:", accuracy)
```
在这个例子中,我们首先生成了随机的11个自变量和一个三分类的因变量。然后,我们定义了一个模糊隶属度函数,并将输入数据转换为模糊隶属度矩阵。接着,我们使用sklearn库中的随机森林分类器训练模糊神经森林,并使用训练后的模型进行预测和准确率计算。
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