多数投票预测：集成学习中的强大策略

集成学习是一种强大的机器学习技术，通过将多个模型的预测结果进行组合，能够提高整体的预测准确性和鲁棒性。多数投票是集成学习中常用的一种策略，它基于多个模型的预测结果进行投票，最终选择得票最多的类别作为最终预测结果。本文将介绍如何使用Python实现多数投票预测。

首先，我们需要准备一组基分类器模型。这些基分类器可以是不同的算法，也可以是同一算法的不同实例，或者是同一算法在不同的训练数据上训练得到的模型。在这里，我们以决策树分类器、K近邻分类器和支持向量机分类器为例，演示多数投票预测的实现过程。

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.svm