随机森林为基分类器的深度神经模糊算法python代码

时间: 2023-10-02 09:11:22 浏览: 37
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: ```python 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。

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