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（ ）
举一反三
- 下表为某分类器的混淆矩阵，则类别1的准确率为()预测1 0真 1 9 1
- 假设某分类器在一个测试数据集上的分类结果的混淆矩阵如下所示，该分类器的准确率accuracy为（ ）。 PredictedyesnoActualyes155no1020
- 数据分类的基本思想就是构造一个模型或分类器来预测研究对象的分类属性，这个分类属性通常为类别型变量（）
- 提升法之所以能提高样本分类的正确率，是因为以下哪些原因？ A: 通过多轮分类获得多个分类模型。 B: 每轮生成的模型都会减少错误样本的权重，使得分错的样本能在下一次重点学习。 C: 对新样本预测时采用多轮训练得到的分类模型的预测结果的加权平均值。 D: 通过提高每轮训练得到的分类模型的准确率。
- 预测方法分类体系中包含哪几类（）。 A: 预测分析的途径分类 B: 预测技术的差异性分类 C: 预测阶段的差异性分类 D: 预测方法的客观性分类 E: 采用模型的特点分类