随机森林为基分类器的深度神经模糊算法python代码

以下是使用随机森林作为基分类器的深度神经模糊算法的 Python 代码示例：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
import numpy as np

# 定义深度神经模糊算法
def deep_neural_fuzzy_algorithm(X_train, y_train, X_test, max_depth, n_estimators):
    # 使用随机森林作为基分类器
    clf = RandomForestClassifier(max_depth=max_depth, n_estimators=n_estimators)
    clf.fit(X_train, y_train)
    y_pred = clf.predict(X_test)
    return y_pred

# 生成训练数据和测试数据
X_train = np.random.rand(100, 10)
y_train = np.random.randint(0, 2, 100)
X_test = np.random.rand(20, 10)

# 调用深度神经模糊算法进行分类
y_pred = deep_neural_fuzzy_algorithm(X_train, y_train, X_test, max_depth=5, n_estimators=10)

# 计算准确率
acc = accuracy_score(y_true, y_pred)
print("Accuracy:", acc)

其中，`max_depth` 和 `n_estimators` 是随机森林的参数，可以根据实际情况进行调整。`X_train` 和 `y_train` 是训练数据，`X_test` 是测试数据。在本示例中，训练集有 100 个样本，每个样本有 10 个特征；测试集有 20 个样本，每个样本有 10 个特征。最后使用 `accuracy_score` 函数计算分类器的准确率。