参考 [github](https://github.com/JiaxiangBU/pu_learning)，
从实验的结果来看，
PU Bagging 的效果最好，逻辑上是因为每次 bagging 时，
模型都重新选择 unlabelled 样本作为负样本，因此这大大提高了模型区别正样本和 unlabelled 样本的能力。

```{python eval=F}
Xb = X[y > 0].append(X.loc[ib])
yb = y[y > 0].append(y.loc[ib])
estimator.fit(Xb, yb)
```