使用Bootstrap构建集成分类器的Bagging算法

使用Bootstrap构建集成分类器的Bagging算法

Bagging（Bootstrap aggregating）是一种集成学习方法，通过对训练集进行有放回抽样（Bootstrap采样），构建多个分类器，并将它们的预测结果进行组合来进行分类。本文将介绍如何使用Python实现Bagging算法，并提供相应的源代码。

首先，我们需要导入必要的库：

import numpy as np
from sklearn.ensemble import BaggingClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.datasets import make_classification