怎么用anfis预测分类并输出loss曲线，auc曲线以及accuracy曲线

ANFIS（Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System）是一种使用神经网络和模糊逻辑相结合的方法，可用于分类或回归问题。在使用ANFIS进行分类时，可以使用训练数据集进行训练，并使用测试数据集进行预测和评估。

以下是使用Python和sklearn库进行ANFIS分类预测并输出相应曲线的基本步骤：

1. 导入必要的库：

import numpy as np
import skfuzzy as fuzz
from skfuzzy import control as ctrl
from sklearn.metrics import confusion_matrix, roc_curve, auc
import matplotlib.pyplot as plt

2. 准备训练和测试数据集，并将数据集随机划分为训练集和测试集：

# 假设已经准备好训练和测试数据集 X_train, y_train, X_test, y_test

# 将数据集随机划分为训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

3. 创建输入和输出变量的模糊集合：

# 假设输入变量为 X1，X2，输出变量为 y

# 创建 X1，X2 的模糊集合
X1 = ctrl.Antecedent(np.arange(min(X_train[:,0]), max(X_train[:,0]), 0.1), 'X1')
X2 = ctrl.Antecedent(np.arange(min(X_train[:,1]), max(X_train[:,1]), 0.1), 'X2')

# 创建 y 的模糊集合
y = ctrl.Consequent(np.arange(min(y_train), max(y_train), 0.1), 'y')

4. 定义模糊规则：

# 假设有两个输入变量 X1，X2，一个输出变量 y，共有三个模糊规则

# 定义模糊规则
rule1 = ctrl.Rule(X1['low'] & X2['low'], y['low'])
rule2 = ctrl.Rule(X1['low'] & X2['med'], y['med'])
rule3 = ctrl.Rule(X1['med'] & X2['high'], y['high'])

# 将规则添加到控制系统
fuzzy_ctrl = ctrl.ControlSystem([rule1, rule2, rule3])

5. 训练 ANFIS 模型：

# 假设 ANFIS 模型的输入为 X_train，输出为 y_train

# 创建控制器
anfis_ctrl = ctrl.ANFIS(X_train, y_train, fuzzy_ctrl)

# 训练模型
anfis_ctrl.train()

6. 对测试数据集进行预测，并计算模型的性能指标：

# 对测试数据集进行预测
y_pred = anfis_ctrl.predict(X_test)

# 计算混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)

# 计算 ROC 曲线和 AUC
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_pred)
roc_auc = auc(fpr, tpr)

# 计算准确率和损失
accuracy = np.sum(y_test == y_pred) / len(y_test)
loss = np.sum(np.abs(y_test - y_pred)) / len(y_test)

7. 绘制 ROC 曲线、AUC曲线和准确率曲线：

# 绘制 ROC 曲线和 AUC
plt.figure()
plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc)
plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, linestyle='--')
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Receiver operating characteristic')
plt.legend(loc="lower right")

# 绘制准确率曲线
plt.figure()
plt.plot(accuracy)
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.title('Accuracy Curve')

# 绘制损失曲线
plt.figure()
plt.plot(loss)
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plt.title('Loss Curve')

以上是使用 ANFIS 进行分类预测并输出相应曲线的基本步骤，需要根据具体情况进行修改和调整。