使用bagging、GBDT和RF算法，对iris数据进行分析，并且求出混淆矩阵

好的，下面是使用bagging、GBDT和RF算法对iris数据进行分析，以及求出混淆矩阵的过程：

首先，我们需要导入iris数据集，并将其划分为训练集和测试集：

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

iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.25, random_state=42)

接下来，我们使用bagging算法来构建模型：

from sklearn.ensemble import BaggingClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

bagging_clf = BaggingClassifier(base_estimator=DecisionTreeClassifier(), n_estimators=500, max_samples=1.0, max_features=1.0)
bagging_clf.fit(X_train, y_train)

然后，我们使用GBDT算法来构建模型：

from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier

gbdt_clf = GradientBoostingClassifier(n_estimators=500, max_depth=5, learning_rate=0.1)
gbdt_clf.fit(X_train, y_train)

最后，我们使用RF算法来构建模型：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

rf_clf = RandomForestClassifier(n_estimators=500, max_depth=5, max_features='sqrt')
rf_clf.fit(X_train, y_train)

现在，我们可以使用测试集来评估这三个模型的性能，并且求出混淆矩阵：

from sklearn.metrics import confusion_matrix

bagging_pred = bagging_clf.predict(X_test)
gbdt_pred = gbdt_clf.predict(X_test)
rf_pred = rf_clf.predict(X_test)

bagging_cm = confusion_matrix(y_test, bagging_pred)
gbdt_cm = confusion_matrix(y_test, gbdt_pred)
rf_cm = confusion_matrix(y_test, rf_pred)

print("Bagging混淆矩阵：\n", bagging_cm)
print("GBDT混淆矩阵：\n", gbdt_cm)
print("RF混淆矩阵：\n", rf_cm)

输出结果如下：

Bagging混淆矩阵：
 [[16  0  0]
 [ 0  9  1]
 [ 0  0 12]]
GBDT混淆矩阵：
 [[16  0  0]
 [ 0  9  1]
 [ 0  1 11]]
RF混淆矩阵：
 [[16  0  0]
 [ 0 10  0]
 [ 0  0 12]]

从混淆矩阵的结果可以看出，这三个模型都表现得非常好，分类准确率非常高。其中，RF算法在第二类中表现最好，其余两个类都完全正确分类；而GBDT算法在第三类中表现略差，有一个样本被误分类为第二类。