机器学习笔记 - 使用Scikit-Learn实现集成学习

在机器学习中，集成学习是一种强大的技术，通过将多个学习器组合在一起，可以提高预测的准确性和鲁棒性。Scikit-Learn是一个流行的Python机器学习库，提供了丰富的集成学习算法和工具。本文将介绍如何使用Scikit-Learn实现集成学习，并提供相应的源代码示例。

首先，我们需要导入所需的库和数据集。在本例中，我们将使用Scikit-Learn自带的鸢尾花数据集作为示例。

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import VotingClassifier
from sklearn.