anfis导入数并预测python

ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) 是一种基于神经网络和模糊逻辑的混合模型，用于建立输入和输出之间的非线性关系。在 Python 中，可以使用 `anfis` 库来实现 ANFIS 模型。

首先，需要安装 `anfis` 库。可以使用以下命令在命令行中安装：

pip install anfis

接下来，可以按照以下步骤导入数据并进行预测：

1. 导入所需的库：

import numpy as np
import skfuzzy as fuzz
from anfis import ANFIS

2. 加载数据：

data = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',')
x = data[:, :-1]
y = data[:, -1]

3. 定义 ANFIS 模型：

m = ANFIS(n_inputs=2, n_rules=10, learning_rate=0.01, epochs=100)

这里的 `n_inputs` 和 `n_rules` 分别表示输入变量的数量和规则的数量，`learning_rate` 是学习率，`epochs` 是训练轮数。可以根据实际情况进行调整。

4. 训练模型：

m.fit(x, y)

5. 进行预测：

predicted = m.predict(x)

以上代码将使用训练数据 `x` 进行预测，并将预测结果保存在 `predicted` 变量中。

完整代码示例：

import numpy as np
import skfuzzy as fuzz
from anfis import ANFIS

data = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',')
x = data[:, :-1]
y = data[:, -1]

m = ANFIS(n_inputs=2, n_rules=10, learning_rate=0.01, epochs=100)
m.fit(x, y)

predicted = m.predict(x)

print(predicted)

其中，`data.csv` 是包含输入和输出数据的 CSV 文件。在文件中，每行包含一个样本的输入和输出值，以逗号分隔。可以根据实际情况修改文件名和路径。