本文主要是介绍基于sklearn实现Bagging算法（python），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
基于sklearn实现Bagging算法（python）
本文使用的数据类型是数值型，每一个样本6个特征表示，所用的数据如图所示：
图中A,B,C,D,E,F列表示六个特征，G表示样本标签。每一行数据即为一个样本的六个特征和标签。
实现Bagging算法的代码如下：
from sklearn.ensemble import BaggingClassifierfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifierfrom sklearn.preprocessing import StandardScalerimport csvfrom sklearn.cross_validation import train_test_splitfrom sklearn.metrics import accuracy_scorefrom sklearn.metrics import confusion_matrixfrom sklearn.metrics import classification_reportdata=[]traffic_feature=[这篇关于基于sklearn实现Bagging算法（python）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
