数据科学家经常使用多个算法进行预测，并将多个机器学习算法的输出（称为“集成学习”）结合起来，以获得比所有个体模型都更好的更健壮的输出。则下列说法正确的是？
A: 基本模型之间相关性高
B: 基本模型之间相关性低
C: 集成方法中，使用加权平均代替投票方法
D: 基本模型都来自于同一算法
A: 基本模型之间相关性高
B: 基本模型之间相关性低
C: 集成方法中，使用加权平均代替投票方法
D: 基本模型都来自于同一算法
举一反三
- 数据科学家经常使用多个算法进行预测，并将多个机器学习算法的输出（称为“集成学习”，如随机森林）结合起来，以获得比所有个体模型都更好的更健壮的输出。则下列说法正确的是？
- 数据科学家可能会同时使用多个算法（模型）进行预测，并且最后把这些算法的结果集成起来进行最后的预测（集成学习），以下对集成学习说法正确的是（）。 A: 单个模型之间有高相关性 B: 单个模型之间有低相关性 C: 在集成学习中使用“平均权重”而不是“投票”会比较好 D: 单个模型都是用的一个算法
- 集成（ensemble）是合并多个机器学习模型来构建更强大模型的方法。
- 神经网络模型是数据挖据中常见的一种模仿人类思维方式的机器学习算法模型，在用于预测分析时，先需要通过一个较小规模的“样本”数据“学习”出输入与输出之间可能存在的某种关系模式，从而建立预测模型。类似这种机器学习算法，又被称为_________，其中用到的“样本”数据一般被称为_______
- 机器学习是指通过（）在机器上训练模型，并利用模型进行分析决策与行为预测的过程。 A: 数据 B: 算法 C: 算力 D: 数据和算法