把代码def CNN_model(input_size): model = Sequential() model.add(Conv1D(32, 3, activation='relu', input_shape=(input_size,1))) model.add(MaxPooling1D(pool_size=2)) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(10, activation='relu')) model.add(Dense(13, activation='softmax')) return model改成 决策树形式的代码

将CNN模型转换成决策树模型是可以的，但需要注意的是，这两种模型的表达能力和训练方式存在较大差异，因此转换后的效果可能并不理想。以下是将CNN模型转换成决策树模型的一种可能的实现方式：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

def CNN_to_DecisionTree_model(input_size):
    model = Sequential()
    model.add(Conv1D(32, 3, activation='relu', input_shape=(input_size,1)))
    model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
    model.add(Dropout(0.5))
    model.add(Flatten())
    model.add(Dense(10, activation='relu'))
    model.add(Dense(13, activation='softmax'))

    # 获取CNN模型的特征提取部分
    feature_extractor = Sequential()
    for layer in model.layers[:-2]:
        feature_extractor.add(layer)

    # 获取特征提取部分的输出，并转换为二维数组
    X_train = np.random.rand(100, input_size, 1)
    X_features = feature_extractor.predict(X_train)
    X_features = X_features.reshape((X_features.shape[0], X_features.shape[1]*X_features.shape[2]))

    # 使用决策树模型进行训练和预测
    y_train = np.random.randint(0, 13, 100)
    dt_model = DecisionTreeClassifier()
    dt_model.fit(X_features, y_train)

    return dt_model

这段代码将CNN模型的前面部分作为特征提取器，将其输出转换为二维数组后，使用决策树模型进行训练和预测。但需要注意的是，这只是一种简单的转换方式，实际使用时需要根据具体问题进行调整和优化。