提升法(Boosting)是一種集成學(xué)習(xí)技術(shù),可以通過結(jié)合多個(gè)弱學(xué)習(xí)器來提高模型的整體性能。以下是對(duì)Boosting與各選項(xiàng)方法結(jié)合的分析:
A: **決策樹**
- **可用性:高**
- Boosting最常用的弱學(xué)習(xí)器之一是決策樹,尤其是淺層決策樹(又稱為決策樹樁)。例如,AdaBoost和Gradient Boosting都常以決策樹為基礎(chǔ)學(xué)習(xí)器。
B: **神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)**
- **可用性:中等**
- 雖然提升法主要應(yīng)用于決策樹,但理論上可以結(jié)合簡(jiǎn)單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為弱學(xué)習(xí)器。不過,實(shí)踐中較少見,因神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自身已是強(qiáng)大的學(xué)習(xí)器。
C: **貝式分類法**
- **可用性:低**
- 貝式分類通常不與提升法直接結(jié)合,因?yàn)樨愂椒诸惼骷僭O(shè)特征獨(dú)立,這一性質(zhì)不易在Boosting框架中獲益。
D: **羅吉斯回歸**
- **可用性:中等**
- 雖然提升法可以在算法層面與羅吉斯回歸結(jié)合,但實(shí)踐中較少見,因?yàn)榱_吉斯回歸主要用于線性模型,而Boosting通常結(jié)合非線性模型以增加靈活性。
綜上所述,正確答案是:**A: 決策樹**。