题目内容

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

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以下对随机森林模型描述正确的是（）。

A. 该模型采用串行的方法
B. 该模型不仅能减小方差，同时还能减小偏差
C. 该模型的可解释性较强
D. 该模型以决策树作为基模型

“最大化类内的相似性、最小化类间的相似性”是描述的以下哪种类型

A. 分类预测
B. 聚类分析
C. 关联规则
D. 回归分析

包含特定项集的事务的个数被称为

A. 支持度计数
B. 置信度阈值
C. 支持度
D. 支持度阈值

在数据挖掘某个分类算法中引入了一种度量不纯度的方法：信息增益。信息增益与下列哪个领域的知识有关。

A. 生物学
B. 物理学
C. 心理学
D. 神经学