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
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
举一反三
- 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
- 丹溪对成方的态度是（ ）。 A: 辨证用药，不拘成方 B: 手抄口诵，恪守成方 C: 都不是 D: 全盘否定，因书废方
- 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
- 以下关于集成模型的说法，正确的是 A: 随机森林是一种集成模型。 B: 集成模型提高性能的条件之一是模型间必须是相互独立的。 C: 好模型和好模型集成才能得到更好的模型。 D: 决策树是一种集成模型。
- 在传统的企业应用集成方法中， (10) 是其他集成方法的基础。 A: 功能集成 B: 数据集成 C: API集成 D: 界面集成