使用sklearn实现Bagging算法（Python）
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简介：
本篇文章详细介绍了如何运用Python中的sklearn库来实现Bagging算法，帮助读者掌握该集成学习方法的核心思想及其具体应用。
本段落使用的数据类型是数值型，每一个样本包含6个特征表示。所用的数据如图所示：图中的A、B、C、D、E、F列表示六个特征，G表示样本标签。每一行数据即为一个样本的六个特征和标签。
实现Bagging算法的代码如下：
```python
from sklearn.ensemble import BaggingClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import csv
# 注意：原文中的代码片段似乎被截断了，缺少完整的导入语句（如sklearn.cross_validation），建议检查并补充完整。
```
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