机器学习之LoR、Bagging与RF：以泰坦尼克号数据集为例

机器学习是人工智能领域的一个重要分支，其中决策树算法是一类重要的分类方法。在本文中，我们将依次介绍三种常见的决策树算法：LoR（LAD算法）、Bagging和RF（随机森林），并以泰坦尼克号数据集为例，演示如何应用这些算法进行分类预测。

一、LoR算法

LoR（LAD算法）是一种基于特征选择和剪枝的决策树算法。它通过递归地将数据集划分成更纯的子集，构建多叉树。在构建过程中，LoR算法会选择对分类贡献最大的特征进行划分，同时通过剪枝避免过拟合。

在Python环境下，我们可以使用Scikit-learn库中的DecisionTreeClassifier类来实现LoR算法。首先，我们需要导入必要的库和数据集：

from sklearn.datasets import load_titanic
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

接下来，我们将数据集划分为训练集和测试集：

titanic = load_titanic()
X = titanic.data
y = titanic.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

然后，我们创建LoR模型并进行训练：

lor = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy', max_depth=3, random_state=42)
lor.fit(X_train, y_train)

最后，我们可以使用测试集评估模型的性能：

accuracy = lor.score(X_test, y_test)
print(f'LoR算法准确率：{accuracy}')

二、Bagging算法

Bagging是一种集成学习算法，通过将多个基学习器组合起来，降低过拟合的风险，提高模型的泛化能力。在Bagging中，每个基学习器都是在不同的子集上训练得到的。

在Python环境下，我们可以使用Scikit-learn库中的BaggingClassifier类来实现Bagging算法。首先，我们需要导入必要的库和数据集：

from sklearn.ensemble import BaggingClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.datasets import load_titanic
from sklearn.model_selection import train_test_split

接下来，我们将数据集划分为训练集和测试集：

titanic = load_titanic()
X = titanic.data
y = titanic.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

然后，我们创建Bagging模型并进行训练：

bagging = BaggingClassifier(base_estimator=DecisionTreeClassifier(max_depth=3), n_estimators=100, random_state=42)
bagging.fit(X_train, y_train)