补充 python 代码，完成 BaggingClassifier 类中的 fit 和 predict 函数。请不要修改 Begin-End 段之外的代码。

在Python的scikit-learn库中，BaggingClassifier是一个集成学习方法，它结合了多个分类器（base estimators）的预测结果。以下是BaggingClassifier的`fit`和`predict`函数的补充部分，这部分代码假设您已经有一个BaseEstimator的实例作为基础分类器：

from sklearn.ensemble import BaseEnsemble
from sklearn.base import clone
import numpy as np

class BaggingClassifier(BaseEnsemble):
    def __init__(self, base_estimator, n_estimators=10, random_state=None):
        super(BaggingClassifier, self).__init__()
        self.base_estimator = base_estimator
        self.n_estimators = n_estimators
        self.random_state = random_state
        self.estimators_ = []

    def _make_estimators(self, X, y):
        # 创建n_estimators个独立的克隆副本
        self.estimators_ = [clone(self.base_estimator) for _ in range(self.n_estimators)]
        # 随机打乱样本
        idx = np.arange(X.shape[0])
        np.random.RandomState(self.random_state).shuffle(idx)
        
        return [(X.iloc[idx[i:i + self.base_estimator.n_samples_fit]], y.iloc[idx[i:i + self.base_estimator.n_samples_fit]])
                for i in range(0, len(idx), self.base_estimator.n_samples_fit)]

    def fit(self, X, y):
        # 划分训练数据并训练每个估计器
        self._make_estimators(X, y)
        for est_idx, (sub_X, sub_y) in enumerate(self._make_estimators(X, y)):
            self.estimators_[est_idx].fit(sub_X, sub_y)

    def predict(self, X):
        predictions = np.array([est.predict(X) for est in self.estimators_])
        # 取众数作为最终预测，因为这是bagging的基本思想
        return predictions.mode(axis=0)[0]
    
    def predict_proba(self):  # 如果需要概率预测，添加相应代码，此处略去
        pass

# 使用示例：
# 假设您已经有了一个名为MyClassifier的自定义分类器，并设置了合适的参数
base_estimator = MyClassifier()
bagging_classifier = BaggingClassifier(base_estimator)
bagging_classifier.fit(X_train, y_train)
predictions = bagging_classifier.predict(X_test)

这里我们完成了`fit`函数用于训练每个基础分类器副本，以及`predict`函数用于通过投票的方式得到最终的类别预测。如果你需要概率预测，可以添加`predict_proba`方法，类似`sklearn.ensemble.VotingClassifier`的实现。