bagging通过bootstrap构建集成分类器

集成学习是将不同分类器组合成为一个元分类器，元分类器与其包含的当个分类器相比，元分类器具有更好的泛化性能。

一、bagging集成分类器

bagging没有使用相同的训练集拟合集成分类器中的单个成员分类器，bagging集成分类器的训练集使用了bootstrap抽样(有放回的随机抽样)。bagging可以提高不稳定模型的准确率，并且可以降低过拟合的程度。

注：抽样后的子集T可以与其他的子集相同，因为是有放回的抽样。

二、对比bagging和决策树的性能

1、计算bagging在训练集和测试集的准确率

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.model_selection import train_tes

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