导入数据后用bagging模型10折交叉验证的得到全部的最优超参数获得预测准确性python

下面是一个示例代码，用于导入数据、使用bagging模型和10折交叉验证来获得最优超参数，并输出预测准确性。

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import BaggingClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV, StratifiedKFold

# 导入数据
data = pd.read_csv('data.csv')
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']

# 定义bagging模型
bagging = BaggingClassifier()

# 定义要搜索的超参数范围
params = {
    'n_estimators': [10, 50, 100],
    'max_samples': [0.5, 1.0],
    'max_features': [0.5, 1.0]
}

# 定义10折交叉验证
cv = StratifiedKFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=42)

# 使用GridSearchCV进行超参数搜索
grid_search = GridSearchCV(bagging, param_grid=params, cv=cv, scoring='accuracy')

# 对数据进行拟合
grid_search.fit(X, y)

# 输出最优超参数
print(f"Best parameters: {grid_search.best_params_}")

# 输出预测准确性
print(f"Accuracy: {grid_search.best_score_}")

在上述代码中，我们首先导入数据，然后定义了一个BaggingClassifier模型。接下来，我们定义了要搜索的超参数范围，并使用StratifiedKFold定义了10折交叉验证。然后，我们使用GridSearchCV模型对数据进行拟合，并输出最优超参数和预测准确性。