机器学习---比较单个学习器与Bagging集成的偏差-方差分解、在Iris数据集的不同特征子集上使用不同的分类器进行训练和可视化
1.Bagging说明并比较了预期均方误差的偏差方差分解，单个学习器与bagging集成的比较。在回归中，估计器的预期均方误差可以根据偏差、方差和噪声进行分解。在回归问题的数据集上的平均值上，偏差项测量估计器的预测与问题的最佳可能估计器（即贝叶斯模型）的预测不同的平均量。方差项测量在问题的不同实例上拟合时估计器的预测的可变性。最后，噪声测量由于数据的可变性而导致的误差的不可约部分。fromskle