python机器学习库sklearn——集成方法（Bagging、Boosting、随机森林RF、AdaBoost、GBDT）

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集成方法 的目标是把多个使用给定学习算法构建的基估计器的预测结果结合起来，从而获得比单个估计器更好的泛化能力/鲁棒性。集成方法 相关的知识内容可以参考
https://blog.csdn.net/luanpeng825485697/article/details/79383492

这里只讲述sklearn中如何使用集成学习。

Bagging 元估计器

# 产生样本数据集
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
X, y = iris.data[:, 1:3], iris.target


# ==================Bagging 元估计器=============
from sklearn.ensemble import BaggingClassifier
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
baggin