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
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
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”）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
- 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？
- 机器学习使用算法分析数据，从中学习并自动归纳总结成模型，最后使用模型做出推断或预测。与传统的编程语言不同，使用大量的数据送给机器学习，这个过程叫做（）
- 以下哪些不是机器学习的过程（）? A: 模型选择 B: 数据集划分 C: 深度学习 D: 数据清洗 E: 集成学习 F: 模型建立
- 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