Bagging Classifier using Scikit-Learn
𝐁𝐚𝐠𝐠𝐢𝐧𝐠 is a supervised machine learning algorithm. It is an ensemble learning technique in which multiple base estimators are trained independently and in parallel on different subsets of the training data. The final prediction is made by aggregating all the predictions of the base estimators.
I used 𝗴𝗹𝗮𝘀𝘀_𝗶𝗱𝗲𝗻𝘁𝗶𝗳𝗶𝗰𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻.𝗰𝘀𝘃 dataset in this example. The dataset is available in the repository. It has 6 unique types of glass along with 9 features.
𝑮𝒊𝒕𝑯𝒖𝒃 𝒂𝒅𝒅𝒓𝒆𝒔𝒔: https://github.com/randomaccess2023/M...
𝙄𝙢𝙥𝙤𝙧𝙩𝙖𝙣𝙩 𝙩𝙞𝙢𝙚𝙨𝙩𝙖𝙢𝙥𝙨:
00:57 - Import required libraries
02:34 - Load 𝐠𝐥𝐚𝐬𝐬_𝐢𝐝𝐞𝐧𝐭𝐢𝐟𝐢𝐜𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 dataset
05:13 - Separate features and classes
05:39 - Split the dataset
06:59 - Apply 𝐁𝐚𝐠𝐠𝐢𝐧𝐠 𝐂𝐥𝐚𝐬𝐬𝐢𝐟𝐢𝐞𝐫
13:16 - Plot 𝐜𝐨𝐧𝐟𝐮𝐬𝐢𝐨𝐧_𝐦𝐚𝐭𝐫𝐢𝐱
17:03 - Print 𝐜𝐥𝐚𝐬𝐬𝐢𝐟𝐢𝐜𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧_𝐫𝐞𝐩𝐨𝐫𝐭
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