模糊神经网络的y_score怎么获取

模糊神经网络（Fuzzy Neural Network）的 y_score 表示模型预测的输出值（或者说是模型对样本的分类概率分布），具体获取方式与传统神经网络类似，也是通过模型的前向传播计算得到。

具体地，模糊神经网络的前向传播过程包括以下几个步骤：

1. 对输入样本进行模糊化处理，得到输入样本在模糊规则库中的隶属度（Membership Degree）；
2. 将模糊化后的输入样本隶属度作为输入，通过前向传播计算得到模型的输出值；
3. 对输出值进行去模糊化处理，得到模型对样本的预测值。

其中，步骤2得到的输出值即为 y_score，可以通过调用模型的 predict 方法获得。在 Python 中，可以使用 Scikit-Fuzzy 库或者 PyFuzzy 库构建模糊神经网络模型，并通过调用 predict 方法获取模型的输出值。具体代码实现可以参考相关库的文档。

相关问题

模糊神经网络y_score怎么获得

"y_score"通常是指分类模型预测样本属于每个类别的概率得分，例如在二分类问题中，y_score是预测样本属于正类的概率得分。

在模糊神经网络中，预测结果的得分可以通过模型的输出层获得。通常，模糊神经网络的输出层由多个神经元组成，每个神经元对应一个类别。这些神经元的输出值通常表示样本属于每个类别的概率得分。

因此，可以通过对模型进行预测并获取输出层的输出值来获得y_score。具体来说，可以使用模型的predict方法对输入数据进行预测，并获取输出层输出的概率向量。例如，在Python中使用Keras库的模型进行预测可以使用以下代码：

y_score = model.predict(X_test)

其中X_test是测试数据集，y_score是一个形状为(N, C)的数组，其中N是测试样本数量，C是类别数量，每一行表示一个测试样本属于每个类别的概率得分。

模糊神经网络的y_score怎么获取python

在模糊神经网络中，y_score是指每个样本属于不同类别的置信度得分，可以通过以下步骤获取：

1. 通过模糊神经网络模型，对测试数据进行预测，得到每个样本属于不同类别的隶属度。
2. 对于每个样本，计算其隶属度最高的类别，作为该样本的预测类别。
3. 对于每个样本，将其隶属度最高的类别的隶属度作为该样本的y_score得分。

在Python中，可以使用模糊神经网络库scikit-fuzzy来实现模糊神经网络的预测，并计算每个样本的y_score得分。具体代码如下：

import numpy as np
import skfuzzy as fuzz

# 构建模糊神经网络模型
model = fuzz.GaussianMixtureModel(n_components=2)

# 加载测试数据
X_test = np.load('test_data.npy')

# 进行模型预测，得到每个样本的隶属度矩阵
y_pred = model.predict_proba(X_test)

# 计算每个样本的y_score得分
y_score = np.max(y_pred, axis=1)

print(y_score)

其中，test_data.npy是包含测试数据的numpy数组。在y_pred中，每一行表示一个样本的隶属度向量，每个元素表示该样本属于对应类别的隶属度。通过np.max函数可以得到每个样本的最大隶属度，即y_score得分。