基于集成分析的企鹅数据代码

下面是一个基于集成分析的企鹅数据分类的 Python 代码示例：

# 导入必要的库
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.ensemble import VotingClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取数据集
df = pd.read_csv('penguins.csv')

# 数据预处理
df = df.dropna()  # 删除缺失值
X = df.iloc[:, 1:5]  # 特征数据
y = df.iloc[:, -1]  # 标签数据
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)  # 划分训练集和测试集

# 构建单个决策树模型
dt = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
dt.fit(X_train, y_train)
dt_pred = dt.predict(X_test)
dt_acc = accuracy_score(y_test, dt_pred)
print("单个决策树模型的预测准确率为：", dt_acc)

# 构建随机森林模型
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
rf.fit(X_train, y_train)
rf_pred = rf.predict(X_test)
rf_acc = accuracy_score(y_test, rf_pred)
print("随机森林模型的预测准确率为：", rf_acc)

# 构建投票分类器
vc = VotingClassifier(estimators=[('dt', dt), ('rf', rf)], voting='hard')
vc.fit(X_train, y_train)
vc_pred = vc.predict(X_test)
vc_acc = accuracy_score(y_test, vc_pred)
print("投票分类器的预测准确率为：", vc_acc)

这段代码使用了随机森林和决策树两个算法构建分类模型，然后使用投票分类器将两个模型集成起来进行预测。其中，随机森林模型使用了100个决策树进行集成，投票分类器使用了硬投票策略。最后输出了三个模型的预测准确率。