导入数据用模糊神经网络预测三分类并画出loss曲线，accuracy曲线和auc曲线python代码

以下是一个简单的模糊神经网络分类器的代码示例，包括数据导入，模型训练和评估。

import numpy as np
import skfuzzy as fuzz
from sklearn import datasets
from sklearn.metrics import accuracy_score, roc_auc_score
from sklearn.model_selection import train_test_split
import matplotlib.pyplot as plt

# 导入数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 初始化模糊神经网络模型
cntr, u, u0, d, jm, p, fpc = fuzz.cluster.cmeans(X_train.T, 3, 2, error=0.005, maxiter=1000, init=None)
model = fuzz.multilayer_perceptron(X_train.T, u, cntr, 3, [10, 5], np.random.seed(42))

# 训练模型
history = model.fit(X_train.T, y_train, epochs=100, verbose=1)

# 预测结果
y_pred = model.predict(X_test.T)
y_pred = np.argmax(y_pred, axis=1)

# 计算准确率、AUC和loss等指标
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
auc = roc_auc_score(y_test, y_pred)
loss = history.history['loss']

# 绘制loss曲线
plt.plot(loss)
plt.title('Loss Curve')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Loss')
plt.show()

# 绘制accuracy曲线
plt.plot(history.history['accuracy'])
plt.title('Accuracy Curve')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.show()

# 绘制AUC曲线
plt.plot(history.history['AUC'])
plt.title('AUC Curve')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('AUC')
plt.show()

需要注意的是，以上代码中的模糊神经网络模型使用了skfuzzy库，需要先安装该库。另外，由于数据集的不同，代码中的超参数可能需要适当调整以达到更好的效果。