提升法之所以能提高样本分类的正确率，是因为以下哪些原因？
A: 通过多轮分类获得多个分类模型。
B: 每轮生成的模型都会减少错误样本的权重，使得分错的样本能在下一次重点学习。
C: 对新样本预测时采用多轮训练得到的分类模型的预测结果的加权平均值。
D: 通过提高每轮训练得到的分类模型的准确率。
A: 通过多轮分类获得多个分类模型。
B: 每轮生成的模型都会减少错误样本的权重，使得分错的样本能在下一次重点学习。
C: 对新样本预测时采用多轮训练得到的分类模型的预测结果的加权平均值。
D: 通过提高每轮训练得到的分类模型的准确率。
举一反三
- 下列对分类器的构造和实施大体步骤描述中,顺序正确的是()。 A: 选定样本-生成分类模型-评估分类模型-生成预测结果 B: 选定样本-生成分类模型-生成预测结果-评估分类模型 C: 生成分类模型-选定样本-评估分类模型-生成预测结果 D: 生成分类模型-评估分类模型-选定样本-生成预测结果
- 中国大学MOOC: 提升法之所以能提高样本分类的正确率，是因为以下哪些原因？
- 分类器是基于现有数据构造出一个模型或者函数，以将数据库中的数据映射到给定类别，从而可以应用于数据预测。常包含以下步骤：①在训练样本上执行分类器算法，生成分类模型。②在测试样本上执行分类模型，生成预测结果。③选定样本（包含正样本和负样本），将所有样本分成训练样本和测试样本。④根据预测结果，计算必要的评估指标，评估分类模型的性能。构造和实施分类器的正确顺序为（）
- 【单选题】有关分类器的构造和实施步骤描述错误的是:() A. 选定样本,将所有样本分成训练样本和测试样本两部分; B. 在训练样本上执行分类器算法,生成分类模型; C. 在训练样本上执行分类模型,生成预测结果; D. 根据预测结果,计算必要的评估指标,评估分类模型的性能
- 决策树属于有监督学习算法，需要根据已知样本数据及其目标来训练并得到一个可以工作的模型，然后再使用该模型对未知样本进行分类。