本文介绍了如何使用Bagging和Boosting集成学习方法预测泰坦尼克号乘客的获救情况。通过数据集准备、模型训练与评估，分析了两种模型的性能，展示了它们在提升分类问题预测准确性和稳定性方面的优势。
在机器学习中，Bagging和Boosting是两种常用的集成学习方法。它们可以通过组合多个基本分类器的预测结果，提高整体预测的准确性和稳定性。在本文中，我们将探讨如何使用Bagging和Boosting模型来预测泰坦尼克号上的乘客是否获救。
- 数据集准备
首先，我们需要准备数据集。泰坦尼克号数据集是一个经典的二分类问题，其中包含乘客的各种特征信息，如年龄、性别、船舱等级和票价等。我们将使用Python的pandas库和sklearn库来加载和处理数据。
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载数据集
data = pd.read_csv('titanic.csv'
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