利用随机森林与Bagging进行鸢尾花分类（使用sklearn库）
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简介：
本研究运用Python的sklearn库，采用随机森林和Bagging算法对经典的鸢尾花数据集进行分类分析，旨在展示集成学习方法在提高模型泛化能力方面的有效性。
1. 获取原始数据集：使用SCIKIT-LEARN内置的鸢尾花数据集作为研究对象。
2. 利用oob_score评估模型性能：
- 以整个鸢尾花数据集为训练样本，分析随机森林分类器在决策树数量分别为10、100和500时的表现。此处使用的评价标准是RandomForestClassifier类的“oob_score”属性。
- 同样地，考察bagging模型在相同条件下（即决策树数目设置为10、100和500）下的分类性能，并采用BaggingClassifier类中的“oob_score”作为评估依据。
3. 通过交叉验证评价集成模型的性能：
- 首先对原始数据集按照类别进行分层随机化处理，将其划分为五等份（K=5）。
- 使用五折交叉验证平均预测错误率及其标准差为衡量指标，分别评估决策树数量设定在10、100和500时的随机森林模型分类效果。
- 以同样的方式评价bagging模型，在不同规模下（即决策树数目设置为上述三个数值）的表现。
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