mask_pred = np.zeros(binary_mask.shape) mask_count = np.zeros(binary_mask.shape)

这段代码是创建两个新的numpy数组`mask_pred`和`mask_count`，它们的形状与`binary_mask`相同，且元素均为0。

`mask_pred`用于存储模型对二进制掩膜的预测结果，`mask_count`用于记录每个像素点被预测的次数。在模型训练期间，每次对一个输入样本进行预测时，模型会更新`mask_pred`中对应像素点的预测结果，并将`mask_count`中对应像素点的值加1。这样可以在训练结束后，对`mask_pred`进行平均处理，得到每个像素点的最终预测结果，以提高模型的稳定性和准确性。

相关问题

改成三分类预测代码n_trees = 100 max_depth = 10 forest = [] for i in range(n_trees): idx = np.random.choice(X_train.shape[0], size=X_train.shape[0], replace=True) X_sampled = X_train[idx, :] y_sampled = y_train[idx] X_fuzzy = [] for j in range(X_sampled.shape[1]): if np.median(X_sampled[:, j])> np.mean(X_sampled[:, j]): fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_sampled[:, j], [np.min(X_sampled[:, j]), np.mean(X_sampled[:, j]), np.median(X_sampled[:, j]), np.max(X_sampled[:, j])]) else: fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_sampled[:, j], [np.min(X_sampled[:, j]), np.median(X_sampled[:, j]), np.mean(X_sampled[:, j]), np.max(X_sampled[:, j])]) X_fuzzy.append(fuzzy_vals) X_fuzzy = np.array(X_fuzzy).T tree = RandomForestClassifier(n_estimators=1, max_depth=max_depth) tree.fit(X_fuzzy, y_sampled) forest.append(tree) inputs = keras.Input(shape=(X_train.shape[1],)) x = keras.layers.Dense(64, activation="relu")(inputs) x = keras.layers.Dense(32, activation="relu")(x) outputs = keras.layers.Dense(1, activation="sigmoid")(x) model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs) model.compile(loss="binary_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"]) y_pred = np.zeros(y_train.shape) for tree in forest: a = [] for j in range(X_train.shape[1]): if np.median(X_train[:, j]) > np.mean(X_train[:, j]): fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_train[:, j], [np.min(X_train[:, j]), np.mean(X_train[:, j]), np.median(X_train[:, j]), np.max(X_train[:, j])]) else: fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_train[:, j], [np.min(X_train[:, j]), np.median(X_train[:, j]), np.mean(X_train[:, j]), np.max(X_train[:, j])]) a.append(fuzzy_vals) fuzzy_vals = np.array(a).T y_pred += tree.predict_proba(fuzzy_vals)[:, 1] y_pred /= n_trees model.fit(X_train, y_pred, epochs=10, batch_size=32) y_pred = model.predict(X_test) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) rmse = math.sqrt(mse) print('RMSE:', rmse) print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred))

这段代码是将原来的二分类随机森林模型改为了三分类随机森林模型，并将模型集成与神经网络相结合来进行预测。

具体来说，这段代码首先定义了一些基本参数，包括树的数量、树的最大深度等。接着，它循环构建了n_trees个随机森林分类器，并在每个分类器中对训练数据进行随机采样和模糊化处理。在每个分类器中，它使用构建出来的模糊化数据拟合一个决策树，并将这些决策树存储在一个列表中。

接下来，它定义了一个简单的神经网络模型，包括三个Dense层，使用sigmoid函数作为输出层的激活函数。然后，它循环遍历森林中的每个树，使用每个树来预测训练数据的概率值，并除以树的数量来得到最终的概率预测结果。接着，它使用这些概率值来训练神经网络模型。最后，它使用训练好的模型对测试集进行预测，并计算出均方根误差和准确率的值。

需要注意的是，这段代码中的模糊化处理使用的是模糊逻辑工具包fuzz中的trapmf函数，用于将每个特征的取值范围划分为四个模糊区间，并根据特征的中位数和均值来确定这些模糊区间的划分方式。此外，这段代码中使用的是均方根误差和准确率来评估模型的性能。

for i in range(n_trees): # 随机采样训练集 idx = np.random.choice(X_train.shape[0], size=X_train.shape[0], replace=True) X_sampled = X_train[idx, :] y_sampled = y_train[idx] # 模糊化特征值 X_fuzzy = [] for j in range(X_sampled.shape[1]): if np.median(X_sampled[:, j])> np.mean(X_sampled[:, j]): fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_sampled[:, j], [np.min(X_sampled[:, j]), np.mean(X_sampled[:, j]), np.median(X_sampled[:, j]), np.max(X_sampled[:, j])]) else: fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_sampled[:, j], [np.min(X_sampled[:, j]), np.median(X_sampled[:, j]), np.mean(X_sampled[:, j]), np.max(X_sampled[:, j])]) X_fuzzy.append(fuzzy_vals) X_fuzzy = np.array(X_fuzzy).T # 训练决策树 tree = RandomForestClassifier(n_estimators=1, max_depth=max_depth) tree.fit(X_fuzzy, y_sampled) forest.append(tree) # 创建并编译深度神经网络 inputs = keras.Input(shape=(X_train.shape[1],)) x = keras.layers.Dense(64, activation="relu")(inputs) x = keras.layers.Dense(32, activation="relu")(x) outputs = keras.layers.Dense(1, activation="sigmoid")(x) model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs) model.compile(loss="binary_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"]) # 使用深度神经网络对每个决策树的输出进行加权平均 y_pred = np.zeros(y_train.shape[0]) for tree in forest: a = [] for j in range(X_train.shape[1]): if np.median(X_train[:, j]) > np.mean(X_train[:, j]): fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_train[:, j], [np.min(X_train[:, j]), np.mean(X_train[:, j]), np.median(X_train[:, j]), np.max(X_train[:, j])]) else: fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_train[:, j], [np.min(X_train[:, j]), np.median(X_train[:, j]), np.mean(X_train[:, j]), np.max(X_train[:, j])]) a.append(fuzzy_vals) fuzzy_vals = np.array(a).T y_proba = tree.predict_proba(fuzzy_vals) # 将概率转换为类别标签 y_tree = np.argmax(y_proba, axis=1) y_pred += y_tree改成三分类

这这是这是Python这是Python中这是Python中一个这是Python中一个循这是Python中一个循环这是Python中一个循环语这是Python中一个循环语句这是Python中一个循环语句，这是Python中一个循环语句，循这是Python中一个循环语句，循环这是Python中一个循环语句，循环次这是Python中一个循环语句，循环次数这是Python中一个循环语句，循环次数为这是Python中一个循环语句，循环次数为n这是Python中一个循环语句，循环次数为n_trees这是Python中一个循环语句，循环次数为n_trees。这是Python中一个循环语句，循环次数为n_trees。具这是Python中一个循环语句，循环次数为n_trees。具体这是Python中一个循环语句，循环次数为n_trees。具体操作这是Python中一个循环语句，循环次数为n_trees。具体操作需要这是Python中一个循环语句，循环次数为n_trees。具体操作需要看这是Python中一个循环语句，循环次数为n_trees。具体操作需要看该这是Python中一个循环语句，循环次数为n_trees。具体操作需要看该循这是Python中一个循环语句，循环次数为n_trees。具体操作需要看该循环这是Python中一个循环语句，循环次数为n_trees。具体操作需要看该循环中这是Python中一个循环语句，循环次数为n_trees。具体操作需要看该循环中的这是Python中一个循环语句，循环次数为n_trees。具体操作需要看该循环中的代码这是Python中一个循环语句，循环次数为n_trees。具体操作需要看该循环中的代码实这是Python中一个循环语句，循环次数为n_trees。具体操作需要看该循环中的代码实现这是Python中一个循环语句，循环次数为n_trees。具体操作需要看该循环中的代码实现。