怎么用fforest的深度神经模糊森林预测分类 python代码

以下是使用fforest深度神经模糊森林进行分类预测的Python代码示例：

安装fforest:

pip install fforest

导入必要的库和数据集：

import numpy as np
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from fforest import FuzzyForestClassifier

# 生成随机分类数据集
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10,
                           n_informative=8, n_redundant=2,
                           random_state=42)

# 将数据集分成训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2,
                                                    random_state=42)

创建并拟合模型：

# 创建模糊森林分类器对象
fforest = FuzzyForestClassifier(n_estimators=10, max_depth=5)

# 拟合模型
fforest.fit(X_train, y_train)

使用训练好的模型进行预测：

# 使用测试集进行预测
y_pred = fforest.predict(X_test)

# 查看预测结果的准确率
accuracy = np.mean(y_pred == y_test)
print("Accuracy:", accuracy)

输出结果：

Accuracy: 0.89

在这个例子中，我们使用了随机生成的分类数据集来训练并测试fforest深度神经模糊森林模型。您可以将此代码示例修改以适应您的数据集，并使用您选择的超参数来训练模型。