题目内容

下列关于集成算法说法正确的是

A. Bagging是一种串行训练方法
Bagging算法需要重新抽样生成多个样本集
C. 随机森林是一种基于Boosting的算法
D. Bagging算法模型可解释性强

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一般来说，考察以下四种算法: 1.Bagging算法 2.Boosting算法 3.随机森林算法 4.决策树算法其预测性能的正确排序（从高到低）为

A. 2314
B. 2341
C. 3214
D. 2431

使用集成方法解决二分为问题。集成模型由三个准确率为70%的基模型组合而成。那么如果采用多数投票的策略，集成模型最低可以达到的准确率为

A. 不低于70%
B. 高于70%
C. 低于70%
D. 以上结果不正确

使用集成方法解决二分类问题。集成模型由三个准确率为70%的基模型组合而成。那么如果采用多数投票的策略，理想的集成模型最多可以达到的准确率为

A. 70%
B. 90%
C. 80%
D. 100%

下列关于如何选择基模型的表述不正确的是

A. 选择相同的模型，不同的超参数
B. 选择不同的模型，不同的超参数
C. 基模型来自不同的训练空间
D. 超参数对模型没有影响