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))

这段代码实现了一个使用模糊隶属度将原始特征转换为模糊特征的随机森林分类器，并将其与一个神经网络模型进行集成。与之前不同的是，这里使用的是三分类问题，即目标变量有三个可能的取值。

具体来说，代码首先定义了一个包含100个树且最大深度为10的随机森林分类器，然后对每个树进行如下操作：从训练集中随机选择一个样本集，然后使用模糊隶属度将特征转换为模糊特征，并用转换后的特征和目标变量训练一个决策树。所有树训练完毕后，使用模糊隶属度将训练集特征转换为模糊特征，并对每个树的预测结果取平均。这样得到的预测结果作为神经网络的输入，再用标准的二分类交叉熵损失和Adam优化器训练神经网络。

最终，代码输出了测试集上的均方根误差和准确率。注意，这里使用的是均方根误差而不是分类准确率，因为模型输出的是概率值而不是类别标签。

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。