导入数据用深度神经模糊网络预测python代码

以下是使用深度神经模糊网络（Deep Neural Fuzzy Network）预测的 Python 代码示例：

首先，我们需要导入必要的库：numpy、sklearn、matplotlib、dnf、pandas。

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
import matplotlib.pyplot as plt
import dnf
import pandas as pd

然后，我们可以从 csv 文件中读取数据：

data = pd.read_csv('data.csv')

数据应该包括两列，第一列是输入数据，第二列是相应的输出数据。

接下来，我们将数据分成训练集和测试集：

X = data.iloc[:, 0].values
Y = data.iloc[:, 1].values
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.2)

然后，我们将输入和输出数据进行标准化：

X_train = (X_train - np.mean(X_train)) / np.std(X_train)
X_test = (X_test - np.mean(X_test)) / np.std(X_test)
Y_train = (Y_train - np.mean(Y_train)) / np.std(Y_train)
Y_test = (Y_test - np.mean(Y_test)) / np.std(Y_test)

接下来，我们定义 DNF 模型并进行训练：

model = dnf.DNF()
model.fit(X_train,Y_train)

最后，我们可以使用模型进行预测并计算 MSE、RMSE、MAPE 等指标：

test_predict = model.predict(X_test)
mse = np.mean((test_predict - Y_test) ** 2)
rmse = np.sqrt(mse)
mape = np.mean(np.abs((Y_test - test_predict) / Y_test)) * 100

可以使用 matplotlib 库绘制预测结果和实际结果的比较图：

plt.plot(Y_test, label='True')
plt.plot(test_predict, label='Predicted')
plt.legend()
plt.show()