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通过聚集多个分类器的预测来提高分类准确率的技术称为
选项:
A:组合(ensemble)
准确率
分类
聚集
发布时间:
2024-04-20 13:39:37
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通过聚集多个分类器的预测来提高分类准确率的技术称为: 选项: A:组合(ensemble) B:聚集(aggregate) C:合并(combination) D:投票(voting)
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通过聚集多个分类器的预测来提⾼分类准确率的技术称为 ( )选项: A:组合(ensemble) B:聚集(aggregate) C:合并(combination) D:投票(voting)
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通过聚集多个分类器的预测来提高分类准确率的技术称为() 选项: A:组和(ensemble) B:聚集(aggregate) C:合并(combination) D:投票(voting)
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通过聚集多个分类器的预测来提高分类精确率的技术称为()
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通过聚集多个分类器的预测来提高分类精确率的技术称为() 选项: A:组合(Composition) B:聚集(Aggregation) C:合并(Combination) D:投票(Voting)
6.
下面关于随机森林和集成学习的说法,正确的是() 选项: A: 随机森林只能用于解决分类问题$;$ 集成学习通过构建多个模型,并将各个模型的结果使用求平均数的方法集成起来,作为最终的预测结果,提高分类问题的准确率$;$ 随机森林由随机数量的决策树组成$;$ 随机森林的弱分类器(基分类器)的特征选择不是随机的 B: 随机森林只能用于解决分类问题$;$ 集成学习通过构建多个模型,并将各个模型的结果使用求平均数的方法集成起来,作为最终的预测结果,提高分类问题的准确率$;$ 随机森林由随机数量的决策树组成$;$ 随机森林的弱分类器(基分类器)的特征选择不是随机的 C: 随机森林只能用于解决分类问题$;$ 集成学习通过构建多个模型,并将各个模型的结果使用求平均数的方法集成起来,作为最终的预测结果,提高分类问题的准确率$;$ 随机森林由随机数量的决策树组成$;$ 随机森林的弱分类器(基分类器)的特征选择不是随机的 D: 随机森林只能用于解决分类问题$;$ 集成学习通过构建多个模型,并将各个模型的结果使用求平均数的方法集成起来,作为最终的预测结果,提高分类问题的准确率$;$ 随机森林由随机数量的决策树组成$;$ 随机森林的弱分类器(基分类器)的特征选择不是随机的
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