TSK 模糊神经网络模型训练脚本 - 基于 Python 和 Scikit-learn

这段代码是一个用于训练 TSK 模糊神经网络模型的脚本，它使用了 argparse 库来解析命令行参数，并根据参数来进行模型的训练和评估。

首先，它定义了一个 get_parser 函数来解析命令行参数，并返回一个 ArgumentParser 对象。然后，创建了一个 ArgumentParser 对象 parser，并调用 get_parser 函数获取参数。接下来定义了一些默认参数和训练相关的参数，例如批处理大小、训练轮数、优化器类型等。

然后，定义了一个 run 函数，它接收 flag 和 tail 作为参数，并根据这些参数加载数据、进行数据预处理和模型训练。在训练过程中，还会保存模型并输出最佳的准确率和 BCA（二分类准确率）。

最后，在 __main__ 函数中，使用 run 函数进行模型的训练和评估，使用循环进行多次重复实验，并保存结果到 MAT 文件中。

请注意，这段代码还涉及到其他自定义的模型、初始化方法和训练类，这些部分的具体实现和功能需要查看相应的模块或文件。

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