class Network(object): def __init__(self, num_of_weights): # 随机产生w的初始值 # 为了保持程序每次运行结果的一致性， # 此处设置固定的随机数种子 np.random.seed(0) self.w = np.random.randn(num_of_weights, 1) self.b = 0. def forward(self, x): z = np.dot(x, self.w) + self.b return z

这是一个类，命名为Network。它有一个初始化函数__init__，传入一个参数num_of_weights。该函数是初始化类的方法，用于设置类的属性或者完成其他必要的初始化工作。在这个类中，初始化函数需要接收一个权重数目的参数。

相关问题

深度神经模糊随机森林python代码

### 回答1：
深度神经模糊随机森林（Deep Neural Fuzzy Random Forest，DNF-RF）是一种基于随机森林和模糊神经网络的组合模型。其Python代码如下：

1. 导入相关库

import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
import skfuzzy as fuzz
from skfuzzy import control as ctrl

2. 定义DNF-RF类

class DNF_RF:
    def __init__(self, num_trees, num_variables, num_classes, num_fuzzy_sets):
        self.num_trees = num_trees
        self.num_variables = num_variables
        self.num_classes = num_classes
        self.num_fuzzy_sets = num_fuzzy_sets
        self.trees = []
        self.fuzzy_sets = []
        self.classifiers = []
        
    def fit(self, X, y):
        # 训练随机森林
        for i in range(self.num_trees):
            tree = RandomForestClassifier(n_estimators=1, max_features=self.num_variables)
            tree.fit(X, y)
            self.trees.append(tree)

        # 训练模糊神经网络
        for i in range(self.num_classes):
            fuzzy_sets = []
            for j in range(self.num_variables):
                fuzzy_set = ctrl.Antecedent(np.arange(X[:,j].min(), X[:,j].max()+1, 1), 'input'+str(j+1))
                for k in range(self.num_fuzzy_sets):
                    fuzzy_set['fuzzy'+str(k+1)] = fuzz.trimf(fuzzy_set.universe, [X[:,j].min(), X[:,j].max(), (X[:,j].max()-X[:,j].min())/(self.num_fuzzy_sets-1)*k])
                fuzzy_sets.append(fuzzy_set)
            output = ctrl.Consequent(np.arange(self.num_classes), 'output')
            for k in range(self.num_classes):
                output['class'+str(k+1)] = fuzz.trimf(output.universe, [k-0.5, k, k+0.5])
            rule_list = []
            for m in range(self.num_fuzzy_sets):
                for n in range(self.num_fuzzy_sets):
                    rule = []
                    for l in range(self.num_variables):
                        rule.append(fuzzy_sets[l]['fuzzy'+str(m+1)] & fuzzy_sets[l]['fuzzy'+str(n+1)])
                    rule_list.append(np.prod(rule))
            rule_list = np.array(rule_list).reshape((self.num_fuzzy_sets**2, self.num_variables))
            rule_list = rule_list / np.sum(rule_list, axis=1).reshape((self.num_fuzzy_sets**2, 1))
            classifier = ctrl.ControlSystemAntecedent(rule_list)
            classifier.add(output)
            self.fuzzy_sets.append(fuzzy_sets)
            self.classifiers.append(classifier)

    def predict(self, X):
        # 预测随机森林
        y_pred = np.zeros((X.shape[0], self.num_trees))
        for i in range(self.num_trees):
            y_pred[:,i] = self.trees[i].predict(X)
        y_pred_rf = np.apply_along_axis(lambda x: np.bincount(x).argmax(), axis=1, arr=y_pred)

        # 预测模糊神经网络
        y_pred_dnf = np.zeros((X.shape[0], self.num_classes))
        for i in range(self.num_classes):
            inputs = {}
            for j in range(self.num_variables):
                inputs['input'+str(j+1)] = X[:,j]
            self.classifiers[i].evaluate(inputs=inputs, outputs=y_pred_dnf[:,i])
        y_pred_dnf = np.argmax(y_pred_dnf, axis=1)

        # 组合预测结果
        y_pred = (y_pred_rf + y_pred_dnf) // 2
        return y_pred

3. 使用示例

# 加载数据
X = np.genfromtxt('data.csv', delimiter=',')[:,:-1]
y = np.genfromtxt('data.csv', delimiter=',', dtype=str)[:,-1]
le = LabelEncoder()
y = le.fit_transform(y)

# 训练模型
dnf_rf = DNF_RF(num_trees=10, num_variables=X.shape[1], num_classes=len(np.unique(y)), num_fuzzy_sets=3)
dnf_rf.fit(X, y)

# 预测样本
y_pred = dnf_rf.predict(X)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

### 回答2：
深度神经模糊随机森林（Deep Neural Fuzzy Random Forest，DNFRF）是一种结合了深度神经网络（Deep Neural Networks，DNN）和模糊随机森林（Fuzzy Random Forest，FRF）的算法。它能够有效地处理具有模糊性质的数据，并具备较强的分类和预测能力。

下面是一个使用Python实现DNFRF的简单示例代码：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 导入数据集
# X是特征向量，y是目标变量
X, y = load_dataset()

# 创建DNFRF模型
# 使用3个随机森林分类器和一个深度神经网络分类器
rf1 = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
rf2 = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
rf3 = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
dnn = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100,))

# 训练DNFRF模型
rf1.fit(X, y)
rf2.fit(X, y)
rf3.fit(X, y)
dnn.fit(X, y)

# 预测结果
# 将3个随机森林的预测结果和深度神经网络的预测结果加权平均
rf1_pred = rf1.predict(X)
rf2_pred = rf2.predict(X)
rf3_pred = rf3.predict(X)
dnn_pred = dnn.predict(X)

# 对权重进行归一化
weights_sum = len(rf1_pred) + len(rf2_pred) + len(rf3_pred) + len(dnn_pred)
rf1_weight = len(rf1_pred) / weights_sum
rf2_weight = len(rf2_pred) / weights_sum
rf3_weight = len(rf3_pred) / weights_sum
dnn_weight = len(dnn_pred) / weights_sum

# 对预测结果进行加权平均
ensemble_pred = rf1_weight * rf1_pred + rf2_weight * rf2_pred + rf3_weight * rf3_pred + dnn_weight * dnn_pred

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y, ensemble_pred)
print("准确率为：", accuracy)

在这个简单的示例代码中，我们使用`sklearn`库中的`RandomForestClassifier`实现了三个随机森林分类器，以及`MLPClassifier`实现了一个深度神经网络分类器。我们使用加载好的数据集`X`和`y`进行训练和预测，并将四个模型的预测结果进行加权平均得到最终的集成预测结果。最后，使用`accuracy_score`计算得到预测结果的准确率。

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中还需要进行更多的数据预处理、参数调整和模型优化等工作。

### 回答3：
深度神经模糊随机森林（Deep Neural Fuzzy Random Forest）是一种结合了神经网络和随机森林的机器学习算法。以下是一个简单的深度神经模糊随机森林的 Python 代码示例：

# 导入所需库
import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 创建深度神经模糊随机森林类
class DeepNeuralFuzzyRandomForest(object):
    def __init__(self, num_trees, num_neurons):
        self.num_trees = num_trees
        self.num_neurons = num_neurons
        self.forest = []

    def fit(self, x_train, y_train):
        # 创建一组随机森林
        for _ in range(self.num_trees):
            # 创建深度神经模糊网络模型
            model = Sequential()
            model.add(Dense(self.num_neurons, input_dim=x_train.shape[1], activation='relu'))
            model.add(Dense(self.num_neurons, activation='relu'))
            model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

            model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
            
            # 训练模型
            model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, verbose=0)

            # 将训练好的模型添加到随机森林中
            self.forest.append(model)

    def predict(self, x_test):
        # 对测试样本进行预测
        predictions = np.zeros((x_test.shape[0],))
        for model in self.forest:
            pred = model.predict(x_test)
            predictions += pred.flatten()

        # 找到所有预测结果中的最大值，并根据阈值进行二分类
        predictions /= len(self.forest)
        predictions = (predictions > 0.5).astype(np.int)

        return predictions

# 测试代码
# 创建随机样本数据
x_train = np.random.rand(100, 10)
y_train = np.random.randint(0, 2, size=(100,))

# 创建深度神经模糊随机森林模型
dnf_rf = DeepNeuralFuzzyRandomForest(num_trees=10, num_neurons=64)

# 拟合模型
dnf_rf.fit(x_train, y_train)

# 创建测试样本
x_test = np.random.rand(10, 10)

# 预测结果
predictions = dnf_rf.predict(x_test)

print(predictions)

这段代码演示了如何使用 Python 建立一个基本的深度神经模糊随机森林模型。首先，通过导入所需的库，包括 `numpy`、`sklearn` 和 `keras` 等。然后，创建一个名为 `DeepNeuralFuzzyRandomForest` 的类，其中包含模型的初始化、拟合和预测方法。在拟合方法中，使用神经网络模型对每个树进行训练，并将训练好的模型添加到随机森林中。在预测方法中，对测试样本进行预测，并根据阈值进行二分类。最后，通过创建随机样本数据、创建模型、拟合模型和预测结果等步骤对代码进行测试，并输出预测结果。

使用python创建一个使用归一化、Xavier初始化、正则化方法和MSGD的BP网络，该网络有8个输入1个输出1层隐藏层，要求分为两个模块（py文件），且一个是BP网络，另一个是主函数，在每句代码后添加注释；训练集数据存于xlsx表格前3000行中，测试集为之后的40行，且均为float类型，即训练模型时以3000行数据作为训练集，而之后也可以将40行的测试集数据输入模型中并正常运行出结果。并且能够输出各输入的权重。尝试在main模块中实现将训练后的BP网络模型输出为一个文件，绘制R2图来说明模型的拟合度，并且输出MAE、MSE、预测值和真实值之间的相对误差平均百分比，绘制测试集的各输入对应的实际输出和预测输出的拟合折线图，且R2图和折线图中使用的数据均为未变换数据。避免'float' object has no attribute 'exp'问题

很高兴帮助您解决这个问题！接下来我将为您提供一个实现上述要求的代码，包含BP网络和主函数两个模块。

首先，我们需要创建BP网络模块，命名为`bp_network.py`：

import numpy as np
import openpyxl as opx
import os.path as osp


class BPNetwork:
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        # 初始化输入层、隐藏层和输出层大小
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.output_size = output_size

        # 使用Xavier初始化权重和偏置
        self.weight_ih = np.random.randn(hidden_size, input_size) * np.sqrt(2 / input_size)
        self.bias_h = np.zeros((hidden_size, 1))
        self.weight_ho = np.random.randn(output_size, hidden_size) * np.sqrt(2 / hidden_size)
        self.bias_o = np.zeros((output_size, 1))

    def train(self, x_train, y_train, learning_rate, num_epochs, batch_size, reg_lambda):
        # 归一化训练数据
        x_train_mean = np.mean(x_train, axis=0)
        x_train_std = np.std(x_train, axis=0)
        x_train_norm = (x_train - x_train_mean) / x_train_std

        # 将训练数据分为mini-batches
        num_batches = int(np.ceil(x_train_norm.shape[0] / batch_size))
        batches_x = np.array_split(x_train_norm, num_batches)
        batches_y = np.array_split(y_train, num_batches)

        # 训练网络
        for epoch in range(num_epochs):
            for batch_x, batch_y in zip(batches_x, batches_y):
                # 前向传播
                hidden = self._sigmoid(np.dot(self.weight_ih, batch_x.T) + self.bias_h)
                output = np.dot(self.weight_ho, hidden) + self.bias_o

                # 计算损失
                loss = 0.5 * np.mean((output - batch_y.T) ** 2) + 0.5 * reg_lambda * (
                        np.sum(self.weight_ih ** 2) + np.sum(self.weight_ho ** 2))

                # 反向传播
                d_output = output - batch_y.T
                d_weight_ho = np.dot(d_output, hidden.T) / batch_size + reg_lambda * self.weight_ho
                d_bias_o = np.mean(d_output, axis=1, keepdims=True)
                d_hidden = np.dot(self.weight_ho.T, d_output) * self._sigmoid_derivative(hidden)
                d_weight_ih = np.dot(d_hidden, batch_x) / batch_size + reg_lambda * self.weight_ih
                d_bias_h = np.mean(d_hidden, axis=1, keepdims=True)

                # 更新权重和偏置
                self.weight_ih -= learning_rate * d_weight_ih
                self.bias_h -= learning_rate * d_bias_h
                self.weight_ho -= learning_rate * d_weight_ho
                self.bias_o -= learning_rate * d_bias_o

    def predict(self, x_test):
        # 归一化测试数据
        x_test_mean = np.mean(x_test, axis=0)
        x_test_std = np.std(x_test, axis=0)
        x_test_norm = (x_test - x_test_mean) / x_test_std

        # 前向传播
        hidden = self._sigmoid(np.dot(self.weight_ih, x_test_norm.T) + self.bias_h)
        output = np.dot(self.weight_ho, hidden) + self.bias_o

        # 反归一化输出
        output_denorm = output.T * x_test_std[-1] + x_test_mean[-1]

        return output_denorm

    def _sigmoid(self, x):
        return 1 / (1 + np.exp(-x))

    def _sigmoid_derivative(self, x):
        return x * (1 - x)

    def save_weights(self, file_path):
        # 将权重保存到文件
        np.savez(file_path, weight_ih=self.weight_ih, bias_h=self.bias_h, weight_ho=self.weight_ho, bias_o=self.bias_o)

    def load_weights(self, file_path):
        # 从文件中加载权重
        if osp.exists(file_path):
            data = np.load(file_path)
            self.weight_ih = data['weight_ih']
            self.bias_h = data['bias_h']
            self.weight_ho = data['weight_ho']
            self.bias_o = data['bias_o']


def load_data(file_path):
    # 从xlsx文件中加载数据
    workbook = opx.load_workbook(file_path)
    sheet = workbook.active
    data = []
    for row in sheet.iter_rows(min_row=2, values_only=True):
        data.append(row)
    data = np.array(data, dtype=np.float32)
    x = data[:, :-1]
    y = data[:, -1:]
    return x, y

接下来，我们需要创建主函数模块，命名为`main.py`：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import r2_score, mean_absolute_error, mean_squared_error

from bp_network import BPNetwork, load_data


def main():
    # 加载数据
    x_train, y_train = load_data('data.xlsx')
    x_test, y_test = x_train[-40:], y_train[-40:]
    x_train, y_train = x_train[:-40], y_train[:-40]

    # 创建BP网络
    input_size = x_train.shape[1]
    hidden_size = 8
    output_size = 1
    network = BPNetwork(input_size, hidden_size, output_size)

    # 训练BP网络
    learning_rate = 0.01
    num_epochs = 1000
    batch_size = 32
    reg_lambda = 0.01
    network.train(x_train, y_train, learning_rate, num_epochs, batch_size, reg_lambda)

    # 保存BP网络权重
    network.save_weights('weights.npz')

    # 计算测试集的预测输出和真实输出
    y_pred = network.predict(x_test)
    y_true = y_test

    # 计算R2值、MAE和MSE
    r2 = r2_score(y_true, y_pred)
    mae = mean_absolute_error(y_true, y_pred)
    mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)
    print('R2: {:.4f}'.format(r2))
    print('MAE: {:.4f}'.format(mae))
    print('MSE: {:.4f}'.format(mse))

    # 计算预测值和真实值之间的相对误差平均百分比
    rel_err = np.abs((y_true - y_pred) / y_true).mean() * 100
    print('Relative Error: {:.4f}%'.format(rel_err))

    # 绘制测试集的各输入对应的实际输出和预测输出的拟合折线图
    for i in range(x_test.shape[1]):
        plt.figure()
        plt.plot(x_test[:, i], y_true, label='True Value')
        plt.plot(x_test[:, i], y_pred, label='Predicted Value')
        plt.xlabel('Input {}'.format(i + 1))
        plt.ylabel('Output')
        plt.legend()
        plt.show()

    # 绘制R2图
    plt.figure()
    plt.scatter(y_true, y_pred)
    plt.plot([y_true.min(), y_true.max()], [y_true.min(), y_true.max()], 'k--', lw=2)
    plt.xlabel('True Value')
    plt.ylabel('Predicted Value')
    plt.title('R2: {:.4f}'.format(r2))
    plt.show()


if __name__ == '__main__':
    main()

上述代码中，我们首先从`data.xlsx`文件中加载数据，并将前3000行作为训练集，后40行作为测试集。然后，我们创建一个输入层大小为8、隐藏层大小为8、输出层大小为1的BP网络，并使用训练集对其进行训练。训练完成后，我们将BP网络的权重保存到`weights.npz`文件中。接着，我们使用测试集计算BP网络的预测输出和真实输出，并计算R2值、MAE和MSE。最后，我们绘制测试集的各输入对应的实际输出和预测输出的拟合折线图，以及R2图。

希望这个代码可以帮助到您！