python中导入数据后用easyensamble分类，接着用metabagging预测数据

以下是一个示例代码，演示如何使用EasyEnsemble和MetaBagging在Python中进行分类和预测：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
from imblearn.ensemble import EasyEnsembleClassifier, MetaBaggingClassifier

# 加载数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 将数据集分成训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 使用EasyEnsemble分类器
eec = EasyEnsembleClassifier(random_state=42)
eec.fit(X_train, y_train)

# 使用MetaBagging分类器
mbc = MetaBaggingClassifier(base_estimator=eec, n_estimators=3, random_state=42)
mbc.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = mbc.predict(X_test)

# 计算准确率
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("准确率：", acc)

在这个示例中，我们使用了sklearn中的iris数据集，并将其分成训练集和测试集。我们首先使用EasyEnsembleClassifier对训练数据进行分类，然后使用MetaBaggingClassifier对EasyEnsembleClassifier进行集成。最后，在测试集上进行预测，并计算准确率。注意，在这个示例中，我们使用了imblearn库中的EasyEnsembleClassifier和MetaBaggingClassifier，这是因为这两个算法都是针对不平衡数据集的。