该模型通过对多元线性回归、决策树、支持向量机、神经网络等单一模型的预测结果进行加权融合，权重依据各模型在训练集和测试集上的表现（MSE）动态分配。
该模型通过对多元线性回归、决策树、支持向量机、神经网络等单一模型的预测结果进行加权融合，权重依据各模型在训练集和测试集上的表现（MSE）动态分配。
发布时间：2025-06-03 17:46:31
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答案：模型融合方法
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- 1.该模型通过对多元线性回归、决策树、支持向量机、神经网络等单一模型的预测结果进行加权融合，权重依据各模型在训练集和测试集上的表现（MSE）动态分配。
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- 8.预测分析中将原始数据分为训练数据集和测试数据集等,A、用于对模型的效果进行无偏的评估B、用于比较不同模型的预测准确度C、用于构造预测模型D、用于选择模型
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- 10.预测分析将原始数据分为训练数据集和测试数据集其中训练数据集的作用在于（）A.用于对模型的效果进行无偏的评估B.用于比较不同模型的预测准确度C.用于构造预测模型D.用于选择模型
