10、提升机器学习模型性能：Bagging与随机森林的应用

提升机器学习模型性能：Bagging与随机森林的应用

在机器学习领域，为了提高模型的准确性和泛化能力，我们常常会使用集成学习方法。本文将详细介绍Bagging回归器和随机森林这两种强大的集成学习技术，并通过具体的代码示例展示它们在实际问题中的应用。

1. Bagging回归器

Bagging回归器与Bagging分类器类似，它在原始训练集的随机子集上训练每个回归器模型，并对预测结果进行聚合。由于目标变量是数值型的，聚合过程通常采用迭代平均的方式。

1.1 准备工作

首先，我们需要导入必要的库，并读取数据集。这里使用的是 bostonhousing.csv 数据集。

from sklearn.ensemble import BaggingRegressor
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
import pandas as pd

# 读取数据集
df_housingdata = pd.read_csv('bostonhousing.csv')
print('数据集维度：', df_housingdata.shape)

1.2 具体操作步骤

以下是实现Bagging回归器的详细步骤：
1. 分离特征和目标变量，并划分训练集和测试集

from sklearn.model_selection import