使用Bagging和Boosting模型预测泰坦尼克号获救

在机器学习领域，Bagging和Boosting是两种常用的集成学习方法，它们可以提高模型的准确性和泛化能力。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Bagging和Boosting模型来预测泰坦尼克号乘客的生存情况。

首先，让我们导入所需的库和数据集。

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import BaggingClassifier, AdaBoostClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_s