使用Bagging和Boosting模型预测泰坦尼克号获救

本文介绍了如何运用Bagging和Boosting集成学习方法预测泰坦尼克号乘客的生存率。通过将数据集划分为训练集和测试集,使用决策树作为基分类器,分别构建了Bagging和Boosting模型。Bagging通过有放回抽样减少模型方差,Boosting则通过迭代训练弱分类器降低模型偏差。通过调整参数,可以优化模型的预测性能,提高准确性。

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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 
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