集成学习是一种通过结合多个学习模型来提高预测准确性和稳定性的机器学习方法。哪个最能描述集成学习的基本思想？（ ）
A、选择最优模型进行预测
B、通过对多个模型进行平均或投票来组合预测结果
C、使用单一模型进行预测，但可以加入先验知识来提高准确性
D、使用多个不同的模型进行预测，并选择最优模型进行后续处理
发布时间：2025-06-26 01:16:53
请在 下方输入 要搜索的题目：
推荐参考答案 (
由 快搜搜题库 官方老师解答 )
答案：通过对多个模型进行平均或投票来组合预测结果
相关试题
- 1.集成学习是一种通过结合多个学习模型来提高预测准确性和稳定性的机器学习方法。哪个最能描述集成学习的基本思想？（ ）
- 2.集成学习的主要目的是通过结合多个模型的预测来减少方差和偏差，从而提高整体预测性能。（）
- 3.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
- 4.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 :
- 5.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（ ）。
- 6.机器学习的学习方法包括监督学习、（ ）、半监督学习和（ ）
- 7.机器学习“训练”产生“模型”，“模型”指导“预测”。
- 8.机器学习中，模型需要输入什么来训练自身，预测未知?
- 9.哪个选项描述了集成学习中常用的“Bagging”方法的主要思想？（ ）
- 10.在机器学习中，归纳学习是一种重要的方法，其主要目标是根据已知的数据样本来推断出一个模型，并利用这个模型对新的样本进行预测。以下哪项最能准确描述归纳学习的基本原理？
