Python使用Scikit-learn的Bagging集成学习实战

准备工作： 1. 安装Python：首先需要安装Python，建议使用Python 3.7及以上的版本。 2. 安装Scikit-learn：Scikit-learn是一个开源的Python机器学习库，提供了各种机器学习算法的实现。可以通过以下命令安装Scikit-learn： pip install scikit-learn 3. 下载数据集：本次实战使用的是Scikit-learn自带的鸢尾花数据集（Iris Dataset）。 数据集介绍： 鸢尾花数据集是非常经典的分类问题数据集。它包含来自3个不同品种的鸢尾花的测量数据：山鸢尾（Iris setosa）、变色鸢尾（Iris versicolor）和维吉尼亚鸢尾（Iris virginica）。每个样本有4个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。目标变量是鸢尾花的品种。 数据集下载网址： 可以直接使用Scikit-learn提供的接口加载鸢尾花数据集。代码如下所示： python from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target 样例数据： X为鸢尾花的4个特征，y为鸢尾花的品种（类别）。 完整的Python代码实现： python from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.ensemble import BaggingClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 创建并训练Bagging模型 model = BaggingClassifier(n_estimators=10, random_state=42) model.fit(X_train, y_train) # 在测试集上进行预测 y_pred = model.predict(X_test) # 计算准确率 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print("准确率：", accuracy) 实战总结： 本次实战介绍了使用Scikit-learn中的Bagging集成学习方法解决分类问题。首先需要搭建Python环境，并安装Scikit-learn库。然后使用鸢尾花数据集进行实战，包括数据集的加载和划分、模型的构建和训练、在测试集上进行预测以及计算准确率。实战过程中，我们使用了BaggingClassifier类来构建Bagging模型，通过参数n_estimators指定模型的基学习器数量。最后，我们计算了模型在测试集上的准确率，评估了模型性能。