模糊神经网络的y_score怎么获取python

模糊神经网络（Fuzzy Neural Network）是一种结合了模糊逻辑和神经网络的人工智能算法，y_score 是一种用于表示分类模型中每个类别的得分或置信度的变量。在模糊神经网络中，y_score 可以用来表示输入模式被归属于某个模糊集合的置信度。

在 Python 中，可以使用 scikit-fuzzy 库来实现模糊神经网络，并获取 y_score。具体步骤如下：

1. 安装 scikit-fuzzy 库

可以使用 pip 命令进行安装：

pip install -U scikit-fuzzy

2. 导入库

import numpy as np
import skfuzzy as fuzz

3. 创建输入变量和输出变量

# 创建输入变量
input_var = np.arange(0, 11, 1)

# 创建输出变量
output_var = np.arange(0, 101, 1)

4. 创建模糊集合

# 创建三角形模糊集合
input_tri_low = fuzz.trimf(input_var, [0, 0, 5])
input_tri_med = fuzz.trimf(input_var, [0, 5, 10])
input_tri_high = fuzz.trimf(input_var, [5, 10, 10])

# 创建高斯模糊集合
output_gauss_low = fuzz.gaussmf(output_var, 0, 20)
output_gauss_high = fuzz.gaussmf(output_var, 100, 20)

5. 创建规则

# 创建规则
rule1 = fuzz.relation_min(input_tri_low, output_gauss_high)
rule2 = fuzz.relation_min(input_tri_med, output_var)
rule3 = fuzz.relation_min(input_tri_high, output_gauss_low)

6. 进行推理

# 进行推理
result = fuzz.defuzz(output_var, rule1 + rule2 + rule3, 'centroid')

在上述代码中，result 就是 y_score。它表示输入变量被归属于模糊集合的置信度，用于表示分类模型中每个类别的得分。