以深度森林为基分类器构建基于模糊神经网络（FNN）的神经模糊分类器的python代码

以下是基于深度森林的模糊神经网络分类器的Python代码：

import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from neoml import FuzzyNeuralNetwork

# 创建深度森林分类器
def create_random_forest(X_train, y_train):
    clf = RandomForestClassifier(n_estimators=10)
    clf.fit(X_train, y_train)
    return clf

# 创建模糊神经网络分类器
def create_fnn(X_train, y_train):
    fnn = FuzzyNeuralNetwork()
    fnn.set_params(
        layers=[10, 5],  # 神经网络层数和每层的神经元数
        activation='sigmoid',  # 激活函数
        optimizer='adam',  # 优化算法
        loss='mse',  # 损失函数
        epochs=100  # 训练轮数
    )
    fnn.fit(X_train, y_train)
    return fnn

# 创建基于深度森林的模糊神经网络分类器
def create_fuzzy_neural_network(X_train, y_train):
    # 创建深度森林分类器
    rf_clf = create_random_forest(X_train, y_train)
    # 使用深度森林分类器的输出作为模糊神经网络的输入
    X_train_fnn = rf_clf.predict_proba(X_train)
    # 创建模糊神经网络分类器
    fnn = create_fnn(X_train_fnn, y_train)
    return rf_clf, fnn

# 预测新数据
def predict(X, rf_clf, fnn):
    # 使用深度森林分类器的输出作为模糊神经网络的输入
    X_fnn = rf_clf.predict_proba(X)
    # 预测结果
    y_pred = fnn.predict(X_fnn)
    return y_pred

请注意，这里使用了第三方库`neoml`中的模糊神经网络实现。如果您没有安装`neoml`，请先使用`pip install neoml`进行安装。