深度神经模糊森林python代码
时间: 2023-07-22 18:03:25 浏览: 39
以下是一个简单的深度神经模糊森林的 Python 实现:
首先,我们需要导入所需的库和模块:
```python
import numpy as np
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.utils import resample
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
```
然后,我们定义深度神经模糊森林类:
```python
class DeepNeuralFuzzyForest:
def __init__(self, n_trees, max_depth, n_features, n_samples, n_classes):
self.n_trees = n_trees
self.max_depth = max_depth
self.n_features = n_features
self.n_samples = n_samples
self.n_classes = n_classes
self.trees = []
def train(self, X, y):
for i in range(self.n_trees):
X_bootstrap, y_bootstrap = resample(X, y, n_samples=self.n_samples, replace=True)
tree = DecisionTreeClassifier(max_depth=self.max_depth, max_features=self.n_features)
tree.fit(X_bootstrap, y_bootstrap)
self.trees.append(tree)
def predict(self, X):
predictions = np.zeros((len(X), self.n_classes))
for tree in self.trees:
predictions += tree.predict_proba(X)
return np.argmax(predictions, axis=1)
```
在这个类的构造函数中,我们指定了模型的超参数:树的数量、树的最大深度、特征数量、样本数量和类别数量。我们还定义了一个树的列表,用于存储训练好的决策树。
在 `train` 方法中,我们使用 bootstrap 方法对数据进行重采样,然后训练一棵决策树。我们将训练好的树添加到树列表中。
在 `predict` 方法中,我们对输入数据进行预测。对于每棵树,我们计算出它的预测概率,并将所有树的预测概率相加。最后,我们选取具有最高概率的类别作为最终预测结果。
现在,我们可以使用这个类来训练一个深度神经模糊森林模型:
```python
# 加载数据集
X_train = np.loadtxt('data/train_data.csv', delimiter=',')
y_train = np.loadtxt('data/train_labels.csv', delimiter=',')
X_test = np.loadtxt('data/test_data.csv', delimiter=',')
y_test = np.loadtxt('data/test_labels.csv', delimiter=',')
# 定义模型
model = DeepNeuralFuzzyForest(n_trees=10, max_depth=5, n_features=3, n_samples=100, n_classes=2)
# 训练模型
model.train(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)
```
在这个示例中,我们加载了训练数据和测试数据,并实例化了一个深度神经模糊森林模型。我们将模型训练在训练数据上,并用测试数据进行预测。最后,我们计算了模型的准确率。
请注意,这个实现是一个基本的示例,并且可能需要进行一些优化才能得到更好的性能。