19、集成学习：结合不同模型进行分类

集成学习：结合不同模型进行分类

1. 引言

在机器学习中，集成学习是一种强大的技术，它通过结合多个不同的模型来提高预测性能。本文将介绍两种常见的集成学习方法：多数投票分类器（MajorityVoteClassifier）和装袋法（Bagging），并通过实例展示如何使用这些方法进行分类任务。

2. 多数投票分类器的实现与应用

2.1 数据准备

首先，我们使用鸢尾花数据集（Iris dataset）来测试多数投票分类器。为了使分类任务更具挑战性，我们只选择两个特征：萼片宽度（sepal width）和花瓣长度（petal length），并仅对鸢尾花中的变色鸢尾（Iris-versicolor）和维吉尼亚鸢尾（Iris-virginica）进行分类。以下是数据准备的代码：

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

iris = datasets.load_iris()
X, y = iris.data[50:, [1, 2]], iris.target[50:]
le = LabelEncoder()
y = le.fit_transform(y)

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_si