Das load_breast_cancer Dataset ist ein integriertes Dataset, das von scikit-learn bereitgestellt wird. Es wird häufig für binäre Klassifikationsaufgaben verwendet, insbesondere im Kontext der Brustkrebsdiagnose. Dieses Dataset enthält Merkmale, die aus einem digitalisierten Bild einer Feinnadelaspiration (FNA) einer Brustmasse berechnet werden. Ziel ist es, vorherzusagen, ob eine gegebene Masse bösartig (krebsartig) oder gutartig (nicht krebsartig) ist.

Ihre Aufgabe besteht darin, das Klassifikationsproblem mit BaggingClassifier auf dem load_breast_cancer Dataset zu lösen:

1. Erstellen Sie eine Instanz der BaggingClassifier Klasse: Geben Sie das Basis-SVC (Support Vector Classifier) Modell an und setzen Sie die Anzahl der Basis-Schätzer auf 10.
2. Passen Sie das Ensemble-Modell an.
3. Erhalten Sie das Endergebnis mit der Soft-Voting-Technik: Für jede Probe im Test-Dataset erhalten Sie die Wahrscheinlichkeitsmatrix und finden die Klasse mit der höchsten Wahrscheinlichkeit.

_{Sobald Sie diese Aufgabe abgeschlossen haben, klicken Sie auf die Aufgabe einreichen Schaltfläche unter dem Code, um Ihre Lösung zu überprüfen.}