vals = np.unique(data[['origin_x', 'origin_y']])

这是一个使用 NumPy 库中的 unique() 函数来获取二维数据中唯一值的代码。具体来说，它选择了一个名为 data 的二维数据，该数据包含两列名为 origin_x 和 origin_y 的数据。然后，它使用 NumPy 库中的 unique() 函数获取这些列中的唯一值，并将结果存储在名为 vals 的变量中。

相关问题

y_pred = np.zeros((y_train.shape[0], 3)) 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) y_pred /= n_trees改成三分类预测代码

如果你的随机森林模型是二分类的，你需要做以下更改来进行三分类预测：

1. 修改 `y_pred` 的形状为 `(y_train.shape[0], 3)`，即有三个类别。
2. 对于每个决策树，预测的输出应该是每个类别的概率，而不是二分类的概率。所以你需要将 `tree.predict_proba(fuzzy_vals)` 改为 `tree.predict_proba(fuzzy_vals.reshape(-1, fuzzy_vals.shape[1], 1)).reshape(-1, 3)`。
3. 对于每个样本的预测值，你需要将它除以 `n_trees`，而不是 `n_trees` 乘以它。

以下是修改后的代码：

y_pred = np.zeros((y_train.shape[0], 3))
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.reshape(-1, fuzzy_vals.shape[1], 1)).reshape(-1, 3)

y_pred /= n_trees

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怎么改成分类数据的输出

如果要将这段代码修改为分类数据的输出，需要修改两个地方：

1. 修改y_pred的初始化：分类数据的输出应该是离散的类别标签，而不是概率值。因此，我们需要将y_pred初始化为一个长度为样本数的数组，每个元素的取值为该样本所属的类别标签。

2. 修改y_pred的计算方式：在每棵决策树中，我们需要将输出的概率转换为类别标签，然后将所有决策树的输出取平均值作为最终的预测结果。

下面是修改后的代码：

y_pred = np.zeros(y_train.shape[0])
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_proba = tree.predict_proba(fuzzy_vals)
    # 将概率转换为类别标签
    y_tree = np.argmax(y_proba, axis=1)
    y_pred += y_tree

# 将所有决策树的输出取平均值作为最终的预测结果
y_pred /= n_trees

注意，这里假设分类数据的类别标签是从0开始的整数。如果标签不是这种形式，需要根据实际情况进行调整。