随机森林与模糊神经网络结合python代码

结合随机森林和模糊神经网络的代码如下：

# 导入必要的库
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import numpy as np
import skfuzzy as fuzz

# 生成随机数据
x = np.random.rand(100, 5)
y = np.random.randint(0, 2, 100)

# 定义模糊化函数
def fuzzy(x):
    fuzzy_x = []
    for i in range(len(x)):
        fuzzy_x.append([fuzz.trimf(x[i], [0, 0.5, 1]), fuzz.trimf(x[i], [0.5, 1, 1])])
    return np.array(fuzzy_x)

# 进行模糊化
fuzzy_x = fuzzy(x)

# 定义随机森林分类器
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=10)

# 训练随机森林模型
rfc.fit(fuzzy_x.reshape(100, -1), y)

# 预测结果
predict_x = np.random.rand(1, 5)
fuzzy_predict_x = fuzzy(predict_x)
result = rfc.predict(fuzzy_predict_x.reshape(-1,))

print(result)

上述代码中，我们使用`skfuzzy`库来实现模糊化函数，将原始数据进行模糊化处理后再传入随机森林模型进行训练和预测。在训练过程中，我们需要将模糊化后的数据进行`reshape`操作，以将多维数组展开成一维向量，方便随机森林模型的训练。