下列关于集成算法说法正确的是
A: Bagging是一种串行训练方法
B: Bagging算法需要重新抽样生成多个样本集
C: 随机森林是一种基于Boosting的算法
D: Bagging算法模型可解释性强
A: Bagging是一种串行训练方法
B: Bagging算法需要重新抽样生成多个样本集
C: 随机森林是一种基于Boosting的算法
D: Bagging算法模型可解释性强
举一反三
- 以下机器学习算法中,属于集成学习算法Bagging的是() A: 决策树 B: 逻辑回归 C: 随机森林 D: GBM
- 以下机器学习算法中,属于集成学习算法 Bagging的是()
- 机器学习算法中，以下哪些属于集成学习的策略？ A: Boosting B: Bagging C: Marking D: Stacking
- Bagging方法具有可以并行训练的算法，组合算法可减小方差，基分类器算法需选择小偏差算法的特点。
- 下列关于集成方法的描述正确的是（ ）。 A: 集成方法通常比单个模型有更好的预测性能 B: 集成方法有更好的解释力 C: Bagging、Boosting、Swimming是三种经典的集成方法 D: Bagging的目标是减小偏差