鸢尾花数据集利用语音特征融合中的决策级融合算法的python代码

以下是使用决策级融合算法进行鸢尾花数据集的语音特征融合的 Python 代码：

# 导入必要的库
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
import numpy as np

# 加载鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris()

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)

# 定义语音特征提取函数
def extract_features(data):
    # TODO: 实现语音特征提取算法
    return features

# 提取训练集和测试集的语音特征
X_train_audio = extract_features(X_train)
X_test_audio = extract_features(X_test)

# 定义分类器
class Classifier:
    def __init__(self):
        # TODO: 实现分类器的初始化
        pass
    
    def fit(self, X, y):
        # TODO: 训练分类器
        pass
    
    def predict(self, X):
        # TODO: 预测分类结果
        pass

# 初始化三个分类器
clf1 = Classifier()
clf2 = Classifier()
clf3 = Classifier()

# 分别训练三个分类器
clf1.fit(X_train, y_train)
clf2.fit(X_train_audio, y_train)
clf3.fit(X_train_combined, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred1 = clf1.predict(X_test)
y_pred2 = clf2.predict(X_test_audio)
y_pred3 = clf3.predict(X_test_combined)

# 对三个分类器的预测结果进行决策级融合
y_pred_combined = []
for i in range(len(X_test)):
    vote = np.zeros(3)
    vote[y_pred1[i]] += 1
    vote[y_pred2[i]] += 1
    vote[y_pred3[i]] += 1
    y_pred_combined.append(np.argmax(vote))

# 输出融合后的准确率
print("Combined accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred_combined))

注意，上述代码中 `extract_features` 函数需要根据具体的语音特征提取算法进行实现。同时，`Classifier` 类也需要根据具体的分类算法进行实现。