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下列選項哪些是通過聚集多個分類器的組合來提高分類準確率的技術?
A. 袋裝法(Bagging)
B. 提升法(Boosting)
C. 支持向量機(Support Vector Machine)
D. 隨機森林(Random Forest)
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支持向量機(是一類按監(jiān)督學習方式對數(shù)據(jù)進行二元分類的廣義線性分類器)

正確答案是:A: 袋裝法(Bagging),B: 提升法(Boosting),D: 隨機森林(Random Forest)。

專業(yè)分析如下:

1. **袋裝法(Bagging)**:
袋裝法(Bagging)是Bootstrap Aggregating的簡稱,是一種并行集成方法。它通過在訓練集中進行有放回的隨機抽樣,生成多個子訓練集,然后在這些子訓練集上分別訓練多個分類器,最后通過對這些分類器的預測結果進行平均或投票來得到最終的預測結果。Bagging的主要目的是減少模型的方差,從而提高分類準確率。

2. **提升法(Boosting)**:
提升法(Boosting)是一種序列化的集成方法。它通過逐步訓練多個分類器,每個分類器都試圖糾正其前一個分類器的錯誤。常見的Boosting算法包括AdaBoost和Gradient Boosting。Boosting的主要目的是減少模型的偏差,從而提高分類準確率。

3. **支持向量機(Support Vector Machine)**:
支持向量機(SVM)是一種單一的分類算法,不屬于集成方法。SVM通過在高維空間中尋找一個最佳的超平面來分離不同類別的數(shù)據(jù)點。雖然SVM可以通過核技巧處理非線性問題,但它并不涉及多個分類器的組合,因此不屬于通過聚集多個分類器來提高分類準確率的技術。

4. **隨機森林(Random Forest)**:
隨機森林(Random Forest)是一種基于Bagging的集成方法。它通過生成多個決策樹并讓每棵樹獨立地進行訓練,然后通過對這些樹的預測結果進行平均或投票來得到最終的預測結果。隨機森林不僅利用了Bagging的優(yōu)勢,還通過在每個節(jié)點隨機選擇特征來訓練決策樹,從而進一步減少了模型的方差,提高了分類準確率。

綜上所述,A: 袋裝法(Bagging),B: 提升法(Boosting),D: 隨機森林(Random Forest)都是通過聚集多個分類器的組合來提高分類準確率的技術,而C: 支持向量機(Support Vector Machine)則不是。