[人工智能]Task05：bagging

Bagging的核心在于自助采样(bootstrap)这一概念，即有放回的从数据集中进行采样
Bagging是一种降低方差的技术：Var(x)=1/n*（方差），抽样的次数n越大，方差越小
测试误差中，方差越小，偏差越大，当方差的减小大于偏差的增大，可以满足测试误差减小。（通过不同的采样增加模型的差异性，所以偏差会增大）
随机森林和bagging的区别：随机森林不仅对样本进行采样，还要对特征进行采样。

from sklearn import datasets
import pandas as pd
import numpy as np
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
feature = iris.feature_names
data = pd.DataFrame(X,columns=feature)
data['target'] = y

#  逻辑回归
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
log_iris = LogisticRegression()
log_iris.fit(X,y)
log_iris.score(X,y)

from numpy import mean
from numpy import std
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.model_selection import RepeatedStratifiedKFold
from sklearn.ensemble import BaggingClassifier
# define dataset
#X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_informative=15, n_redundant=5, random_state=5)
# define the model
model = BaggingClassifier()
# evaluate the model
#cv = RepeatedStratifiedKFold(n_splits=10, n_repeats=3, random_state=1)
n_scores = cross_val_score(model, X, y, scoring='accuracy', cv=cv, n_jobs=-1, error_score='raise')
# report performance
print('Accuracy: %.3f (%.3f)' % (mean(n_scores), std(n_scores)))

结果：
用鸢尾花数据：

log： 0.9733333333333334
bagging：0.949 (0.051)

用随机生成数据：

log： 0.849
bagging：0.857 (0.037)

和数据有关？不一定自主采样后的方差减小量一定大于偏差？