得到最佳参数怎么用bagging进一步预测数值python

Bagging是一种集成学习方法，其基本思想是通过对训练数据集进行有放回的抽样，构建多个不同的子训练集，然后使用这些子训练集分别训练不同的分类器或回归器。最终的预测结果是所有分类器或回归器的平均值或投票结果。

以下是使用Bagging进行回归预测的Python代码示例：

from sklearn.ensemble import BaggingRegressor
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import numpy as np

# 构建决策树回归器
tree_reg = DecisionTreeRegressor()

# 构建Bagging回归器
bag_reg = BaggingRegressor(tree_reg)

# 设置参数范围
param_grid = {
    'n_estimators': [10, 50, 100],
    'max_samples': [0.5, 0.8, 1.0],
    'max_features': [0.5, 0.8, 1.0]
}

# 使用网格搜索寻找最佳参数
grid_search = GridSearchCV(bag_reg, param_grid, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error')
grid_search.fit(X_train, y_train)

# 使用最佳参数训练模型
best_params = grid_search.best_params_
bag_reg_best = BaggingRegressor(tree_reg, n_estimators=best_params['n_estimators'], max_samples=best_params['max_samples'], max_features=best_params['max_features'])
bag_reg_best.fit(X_train, y_train)

# 进行预测并计算均方根误差
y_pred = bag_reg_best.predict(X_test)
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_pred))
print('RMSE:', rmse)

在上述代码中，我们首先构建了一个决策树回归器，然后使用Bagging构建了一个回归器。接着，我们设置了Bagging回归器的参数范围，并使用网格搜索寻找最佳参数。最后，我们使用最佳参数训练模型，并进行预测和均方根误差计算。