weights = np.array(bagging.estimators_samples_)怎么计算每一列的加权平均值

可以使用numpy库的average函数来计算每一列的加权平均值，代码如下：

weights = np.array(bagging.estimators_samples_)
weighted_avg = np.average(weights, axis=0, weights=bagging.estimators_weights_)

其中，axis=0表示按列计算加权平均值，weights参数指定每个样本的权重，bagging.estimators_weights_存储了每个基模型的权重。计算结果为一个一维数组，每个元素对应每一列的加权平均值。

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weights = bagging.estimators_samples_ list = np.array(list) # 计算权重加权平均值 weighted_means = np.average(X, axis=0, weights=weights.T)是什么意思

这段代码的中文解释是：weights表示袋装法中每个基分类器的权重，bagging.estimators_samples_是指BaggingClassifier类中的一个属性，表示每个基分类器所使用的样本集合，list是一个Python内置函数，将其转换为numpy数组后赋值给变量np.array(list)。

weights = bagging.estimators_samples_ # 计算权重加权平均值 weighted_means = np.average(X, axis=0, weights=weights.T)是什么意思

weights = bagging.estimators_samples_ 的含义是：这是一个Bagging模型的属性，表示每个基模型在训练集中的权重。具体来说，这个属性是一个二维数组，其中第一维表示基模型的个数，第二维表示训练集中每个样本的权重，权重值为0或1，表示该样本是否被用于训练对应的基模型。这个属性可以用于分析Bagging模型的特征重要性等问题。