以下关于集成学习特性说法错误的是( )。
A: 集成学习需要各个弱分类器之间具备一定的差异性
B: 弱分类器的错误率不能高于0.5
C: 集成多个线性分类器也无法解决非线性分类问题
D: 当训练数据集较大时,可分为多个子集,分别进行训练分类器再合成
A: 集成学习需要各个弱分类器之间具备一定的差异性
B: 弱分类器的错误率不能高于0.5
C: 集成多个线性分类器也无法解决非线性分类问题
D: 当训练数据集较大时,可分为多个子集,分别进行训练分类器再合成
举一反三
- 以下关于集成学习特性说法错误的是( )。 A: 集成学习需要各个弱分类器之间具备一定的差异性 B: 弱分类器的错误率不能高于0.5 C: 集成多个线性分类器也无法解决非线性分类问题 D: 当训练数据集较大时，可分为多个子集，分别进行训练分类器再合成
- 下列关于集成算法的说法中正确的是？ A: 可以对不同分类器算法进行集成 B: 可以对相同分类器在不同条件下集成 C: 集成算法无法在不同条件下进行集成 D: 对数据集不同部分分配给不同分类器后集成
- 各个弱分类器的训练过程结束后，分类误差率小的弱分类器的权重较大，其在最终的分类器中起着较大的决定作用。
- 利用二分类学习器解决多分类任务的基本策略是对多分类任务进行（），为拆出的每个二分类任务训练一个分类器，然后对每个分类器的预测结果进行集成，以获得最终的多分类结果。（填空）
- 在Adaboosting的迭代中，从第t轮到第t+1轮，某个被错误分类样本的惩罚被增加了，可能因为该样本（） A: 被第t轮训练的弱分类器错误分类 B: 被第t轮后的集成分类器（强分类器）错误分类 C: 被到第t轮为止训练的大多数弱分类器错误分类 D: B和C都正确 E: A, B和C都正确