改成三分类预测代码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))

这段代码是将原来的二分类随机森林模型改为了三分类随机森林模型，并将模型集成与神经网络相结合来进行预测。

具体来说，这段代码首先定义了一些基本参数，包括树的数量、树的最大深度等。接着，它循环构建了n_trees个随机森林分类器，并在每个分类器中对训练数据进行随机采样和模糊化处理。在每个分类器中，它使用构建出来的模糊化数据拟合一个决策树，并将这些决策树存储在一个列表中。

接下来，它定义了一个简单的神经网络模型，包括三个Dense层，使用sigmoid函数作为输出层的激活函数。然后，它循环遍历森林中的每个树，使用每个树来预测训练数据的概率值，并除以树的数量来得到最终的概率预测结果。接着，它使用这些概率值来训练神经网络模型。最后，它使用训练好的模型对测试集进行预测，并计算出均方根误差和准确率的值。

需要注意的是，这段代码中的模糊化处理使用的是模糊逻辑工具包fuzz中的trapmf函数，用于将每个特征的取值范围划分为四个模糊区间，并根据特征的中位数和均值来确定这些模糊区间的划分方式。此外，这段代码中使用的是均方根误差和准确率来评估模型的性能。

相关问题

for idx in range(x.size): tmp_val=x[idx]

这段代码是一个循环，用于遍历数组x中的所有元素。其中，x.size表示数组x的大小，即元素个数。for idx in range(x.size)将idx从0到x.size-1（包括0和x.size-1）遍历一遍。在循环中，用x[idx]访问数组x中的第idx个元素，并将其赋值给tmp_val变量。这个循环可以用以下代码来替代：

for tmp_val in x:
    # 循环体

这样的代码更简洁，而且不需要使用索引来访问数组中的元素。

box_idx = (max_idx % num_gt_boxes).long()

这行代码将 max_idx 对 num_gt_boxes 取模，然后使用 .long() 方法将结果转换为 64 位整型，赋值给变量 box_idx。其中，max_idx 和 num_gt_boxes 都应该是张量，而 % 是取模运算符。这个操作的目的可能是将 max_idx 限制在 num_gt_boxes 范围内，以确保不会出现越界的情况。例如，如果 num_gt_boxes=5，max_idx = 7，则 box_idx = 2，因为 7 % 5 = 2。需要注意的是，这个操作返回的是一个新的张量，而不是原始的 max_idx 张量。