多分类深度神经模糊随机森林python代码

以下是多分类深度神经模糊随机森林的Python代码示例。注意，这只是一个示例，具体实现可能因数据和需求不同而有所不同。

import numpy as np
import skfuzzy as fuzz
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

class DeepFuzzyRandomForest():
    def __init__(self, n_estimators=100, max_depth=10):
        self.n_estimators = n_estimators
        self.max_depth = max_depth
        self.fuzzy_models = []
        self.classifiers = []
        
    def fit(self, X, y):
        # 训练模糊模型
        for i in range(self.n_estimators):
            fuzzy_model = self._build_fuzzy_model(X, y)
            self.fuzzy_models.append(fuzzy_model)
        
        # 训练分类器
        for i in range(self.n_estimators):
            classifier = self._build_classifier(X, y, self.fuzzy_models[i])
            self.classifiers.append(classifier)
            
    def predict(self, X):
        # 预测结果
        y_preds = np.zeros((X.shape[0], self.n_estimators))
        for i in range(self.n_estimators):
            fuzzy_model = self.fuzzy_models[i]
            classifier = self.classifiers[i]
            y_preds[:, i] = classifier.predict(fuzzy_model.transform(X))
            
        # 投票
        y_pred = np.zeros(X.shape[0])
        for i in range(X.shape[0]):
            y_pred[i] = np.argmax(np.bincount(y_preds[i, :]))
            
        return y_pred
    
    def _build_fuzzy_model(self, X, y):
        # 定义隶属度函数
        x_min, x_max = np.min(X), np.max(X)
        x_range = x_max - x_min
        x_min -= x_range * 0.1
        x_max += x_range * 0.1
        x = np.linspace(x_min, x_max, 100)
        mf = fuzz.gaussmf(x, np.mean(X), np.std(X))
        
        # 划分模糊集合
        n_classes = len(np.unique(y))
        fuzzy_sets = []
        for i in range(n_classes):
            fuzzy_set = fuzz.trimf(x, [np.percentile(X[y == i], 25), np.percentile(X[y == i], 50), np.percentile(X[y == i], 75)])
            fuzzy_sets.append(fuzzy_set)
        
        # 计算隶属度矩阵
        U = np.zeros((X.shape[0], n_classes))
        for i in range(n_classes):
            U[:, i] = fuzz.interp_membership(x, fuzzy_sets[i], X)
        
        # 返回FuzzyModel对象
        return fuzz.FuzzyModel([mf], fuzzy_sets, U)
    
    def _build_classifier(self, X, y, fuzzy_model):
        # 转换数据
        X_fuzzy = fuzzy_model.transform(X)
        
        # 训练分类器
        clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=self.max_depth)
        clf.fit(X_fuzzy, y)
        
        return clf

在这个示例中，我们首先定义了一个`DeepFuzzyRandomForest`类，它接受`n_estimators`和`max_depth`两个参数。`n_estimators`表示随机森林中决策树的数量，`max_depth`表示每个决策树的最大深度。

在`fit`方法中，我们首先训练了`n_estimators`个模糊模型，每个模糊模型都使用了高斯隶属度函数和分位数划分模糊集合的方法。然后，我们使用每个模糊模型训练了一个决策树分类器。

在`predict`方法中，我们对每个样本使用每个决策树进行预测，并对每个样本的预测结果进行投票来获得最终的预测结果。