fuzzy_pred = [] for i in range(len(y_pred)): fuzzy_class = np.zeros((3,)) fuzzy_class[y_pred[i]] = 1.0 fuzzy_pred.append(fuzzy_class) fuzzy_pred = np.array(fuzzy_pred) fuzzy_pred = np.argmax(fuzzy_pred, axis=1) report = classification_report(y_test, fuzzy_pred) print(report)该成四分类

如果你要将该代码从三分类改为四分类，你需要相应地修改以下几个部分：

1. 首先，你需要将`fuzzy_class`的长度从3改为4，因为你要处理4个类别。

fuzzy_class = np.zeros((4,))

2. 接着，你需要修改`fuzzy_class`的赋值方式，使其能够处理4个类别。假设你的标签是从0到3，你可以使用以下方式：

fuzzy_class[y_pred[i]] = 0.7
fuzzy_class[(y_pred[i]+1)%4] = 0.2
fuzzy_class[(y_pred[i]+2)%4] = 0.1
fuzzy_class[(y_pred[i]+3)%4] = 0.0

这里使用了一种简单的模糊逻辑，将最可能的类别赋值为0.7，其次可能的类别赋值为0.2和0.1，最不可能的类别赋值为0。你可以根据实际情况进行调整。

3. 最后，你需要修改`classification_report`函数的参数，将`labels`参数设置为`[0, 1, 2, 3]`，表示你要报告所有4个类别的指标。修改后的代码如下所示：

fuzzy_pred = []
for i in range(len(y_pred)):
    fuzzy_class = np.zeros((4,))
    fuzzy_class[y_pred[i]] = 0.7
    fuzzy_class[(y_pred[i]+1)%4] = 0.2
    fuzzy_class[(y_pred[i]+2)%4] = 0.1
    fuzzy_class[(y_pred[i]+3)%4] = 0.0
    fuzzy_pred.append(fuzzy_class)
fuzzy_pred = np.array(fuzzy_pred)
fuzzy_pred = np.argmax(fuzzy_pred, axis=1)
report = classification_report(y_test, fuzzy_pred, labels=[0, 1, 2, 3])
print(report)