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1.我们想给表现更好的模型赋予更高的权重；2.如果对较差模型的集体加权投票高于最佳模型，开奖，那么较差的模型可以推翻最佳模型；3.投票是加权投票的特殊情况 A. 1和3 B. 2和3 C. 1和2 D. 1，2和3 E. 以上均不 解决方案：（D） 所有的说法都是正确的。 20 假设在一个分类问题中，对于以下三个模型，你得到了以下概率：M1，对于测试数据集的五个观察结果。 M1 M2 M3 Output .70 .80 .75 .50 .64 .80 .30 .20 .35 .49 .51 .50 .60 .80 .60 如果概率阈值大于或等于0.5归为类别“1”或者概率阈值小于0.5归为类别“0”，那么下列哪个将是这些观察的预测类别？ 注意：你正在对三种模型应用平均方法来集成给定的预测。 A. M1 M2 M3 Output .70 .80 .75 1 .50 .64 .80 1 .30 .20 .35 0 .49 .51 .50 0 .60 .80 .60 1 B. M1 M2 M3 Output .70 .80 .75 1 .50 .64 .80 1 .30 .20 .35 0 .49 .51 .50 1 .60 .80 .60 1 C. M1 M2 M3 Output .70 .80 .75 1 .50 .64 .80 1 .30 .20 .35 1 .49 .51 .50 0 .60 .80 .60 0 D. None of these(以上都不是) 解析：（B） 取每个观察的每个模型的预测的平均值，然后应用阈值0.5就可以得到答案B。 例如，在模型（M1，M2和M3）的第一次观察中，输出是0.70,0.80,0.75，取这三个数的平均值得到0.75，这大于0.5，意味着该观察属于类别1。 21 如果概率阈值大于或等于0.5归为类别“1”或者概率阈值小于0.5归为类别“0”，那么下列哪个将是这些观察的预测类别？ A. M1 M2 M3 Output .70 .80 .75 1 .50 .64 .80 1 .30 .20 .35 0 .49 .51 .50 0 .60 .80 .60 1 B. M1 M2 M3 Output .70 .80 .75 1 .50 .64 .80 1 .30 .20 .35 0 .49 .51 .50 1 .60 .80 .60 1 C. M1 M2 M3 Output .70 .80 .75 1 .50 .64 .80 1 .30 .20 .35 1 .49 .51 .50 0 .60 .80 .60 0 D. None of these（以上都不是） 解析：（B） 取每个观察的每个模型的预测的加权平均，然后应用阈值0.5你得到答案B。 (责任编辑：本港台直播) |