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from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import BaggingClassifier
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# 加载葡萄酒数据集:
data = datasets.load_wine()
​
# 准备特征矩阵和标签向量:
X = data.data  # 特征数据
y = data.target  # 类别标签
​
# 划分训练集和测试集(25% 测试数据):
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X, 
    y, 
    test_size=0.25,  # 25%作为测试集
    random_state=22   # 随机种子保证可复现性
)
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# 创建带袋外 (OOB) 评估的 Bagging 分类器:
# 包含 12 个基学习器
oob_model = BaggingClassifier(
    n_estimators=12,    # 基学习器数量
    oob_score=True,     # 启用袋外评分
    random_state=22     # 固定随机状态
)
​
# 训练 Bagging 模型:
oob_model.fit(X_train, y_train)
​
# 输出袋外 (OOB) 评分:
print(oob_model.oob_score_)