随机森林作为基分类器的深度神经模糊算法python代码

以下是一个使用随机森林作为基分类器的深度神经模糊算法的Python代码示例：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from neomf import NeoMF

# 加载数据
X_train, y_train, X_test, y_test = load_data()

# 实例化随机森林分类器
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=50)

# 实例化NeoMF分类器
neomf = NeoMF(base_estimator=rf, n_clusters=3, max_layers=5)

# 拟合训练数据
neomf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试数据
y_pred = neomf.predict(X_test)

其中，`neomf` 是我们自己定义的深度神经模糊分类器类，其 `__init__` 方法中包含了一个基分类器对象 `base_estimator` 和聚类数目 `n_clusters`、最大层数 `max_layers` 等参数。

在 `fit` 方法中，我们使用深度神经模糊算法，通过迭代训练基分类器，并将其集成成一个堆叠式分类器。

最后，我们使用 `predict` 方法对测试数据进行预测并输出预测结果 `y_pred`。