为什么深度森林+模糊神经网络比模糊神经网络表现差

深度森林和模糊神经网络都是机器学习中的算法，在不同的场景下可能会有不同的表现。一般来说，深度森林在处理高维度、大规模的数据时表现较好，而模糊神经网络在处理模糊、不确定的数据时表现较好。

如果深度森林和模糊神经网络在同一数据集上进行比较，可能存在以下一些原因导致深度森林表现比模糊神经网络差：

1. 数据预处理不当。不同的算法对于数据的要求不同，数据预处理的不合理可能会影响算法的表现。

2. 参数调节不当。深度森林和模糊神经网络都包含很多参数，需要进行适当的调节才能达到最佳表现。

3. 算法选择不当。不同的算法适用于不同的场景，可能需要根据具体问题选择合适的算法。

总之，深度森林和模糊神经网络都是非常有用的机器学习算法，应该根据具体问题选择合适的算法进行处理。