模糊随机森林代码
时间: 2023-06-30 16:11:26 浏览: 57
以下是 Python 中使用 Scikit-learn 库实现模糊随机森林的示例代码:
```python
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.datasets import load_iris
from fuzzytrees import FuzzyForestClassifier
# 加载数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
# 构建模糊随机森林
fuzzy_forest = FuzzyForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
fuzzy_forest.fit(X, y)
# 构建传统随机森林
traditional_forest = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
traditional_forest.fit(X, y)
# 评估模型性能
fuzzy_pred = fuzzy_forest.predict(X)
traditional_pred = traditional_forest.predict(X)
fuzzy_acc = accuracy_score(y, fuzzy_pred)
traditional_acc = accuracy_score(y, traditional_pred)
print('模糊随机森林的准确率:', fuzzy_acc)
print('传统随机森林的准确率:', traditional_acc)
```
这段代码使用了 `FuzzyForestClassifier` 类,它是模糊随机森林的实现。在实际应用中,你需要根据自己的数据集和具体任务进行参数调整和模型优化。
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