python - 1 つの決定木 (J48) 分類から Python でのアンサンブルへの変換

Question

論文をもとにアルゴリズムの分類を実装したいと思います。私は単一のJ48（C4.5）決定木を持っています（コードは言及されていません）。I_maxデータセットに対して数回 ( ) 回実行し、すべてのアンサンブルの C* = クラス メンバーシップ確率を計算したいと思います。こちらと論文の8ページに記載されているとおりです。

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.cross_validation import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn import tree
url="https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/abalone/abalone.data"
c=pd.read_csv(url, header=None)
X = c.values[:,1:8]
Y = c.values[:,0]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X, Y, test_size = 0.3, random_state = 100)
clf_entropy = DecisionTreeClassifier(criterion = "entropy", random_state = 100,
 max_depth=3, min_samples_leaf=5)
clf_entropy.fit(X_train, y_train)
probs = clf_entropy.predict_proba(X_test)
probs