中國(guó)科學(xué)院大學(xué)《模式識(shí)別》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

站名：站名：年級(jí)專業(yè)：姓名：學(xué)號(hào)：凡年級(jí)專業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫(xiě)、漏寫(xiě)或字跡不清者，成績(jī)按零分記?！堋狻€…………第1頁(yè)，共1頁(yè)中國(guó)科學(xué)院大學(xué)《模式識(shí)別》

2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共30個(gè)小題，每小題1分，共30分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、在一個(gè)金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的項(xiàng)目中，需要根據(jù)客戶的信用記錄、收入水平、負(fù)債情況等多種因素來(lái)預(yù)測(cè)其違約的可能性。同時(shí)，要求模型能夠適應(yīng)不斷變化的市場(chǎng)環(huán)境和新的數(shù)據(jù)特征。以下哪種模型架構(gòu)和訓(xùn)練策略可能是最恰當(dāng)?shù)模浚ǎ〢.構(gòu)建一個(gè)線性回歸模型，簡(jiǎn)單直觀，易于解釋和更新，但可能無(wú)法處理復(fù)雜的非線性關(guān)系B.選擇邏輯回歸模型，結(jié)合正則化技術(shù)防止過(guò)擬合，能夠處理二分類問(wèn)題，但對(duì)于多因素的復(fù)雜關(guān)系表達(dá)能力有限C.建立多層感知機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)調(diào)整隱藏層的數(shù)量和節(jié)點(diǎn)數(shù)來(lái)捕捉復(fù)雜關(guān)系，但訓(xùn)練難度較大，容易過(guò)擬合D.采用基于隨機(jī)森林的集成學(xué)習(xí)方法，結(jié)合特征選擇和超參數(shù)調(diào)優(yōu)，能夠處理多因素和非線性關(guān)系，且具有較好的穩(wěn)定性和泛化能力2、在構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí)，選擇合適的正則化方法可以防止過(guò)擬合。假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個(gè)邏輯回歸模型。以下關(guān)于正則化的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.L1正則化會(huì)使部分模型參數(shù)變?yōu)?，從而實(shí)現(xiàn)特征選擇B.L2正則化通過(guò)對(duì)模型參數(shù)的平方和進(jìn)行懲罰，使參數(shù)值變小C.正則化參數(shù)越大，對(duì)模型的約束越強(qiáng)，可能導(dǎo)致模型欠擬合D.同時(shí)使用L1和L2正則化（ElasticNet）總是比單獨(dú)使用L1或L2正則化效果好3、在一個(gè)異常檢測(cè)問(wèn)題中，例如檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)中的異常流量，數(shù)據(jù)通常呈現(xiàn)出正常樣本遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于異常樣本的情況。如果使用傳統(tǒng)的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，可能會(huì)因?yàn)閿?shù)據(jù)不平衡而導(dǎo)致模型對(duì)異常樣本的檢測(cè)能力不足。以下哪種方法更適合解決這類異常檢測(cè)問(wèn)題？（）A.構(gòu)建一個(gè)二分類模型，將數(shù)據(jù)分為正常和異常兩類B.使用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，如基于密度的聚類算法，識(shí)別異常點(diǎn)C.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平衡處理，如復(fù)制異常樣本，使正常和異常樣本數(shù)量相等D.以上方法都不適合，異常檢測(cè)問(wèn)題無(wú)法通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)解決4、機(jī)器學(xué)習(xí)中的算法選擇需要考慮多個(gè)因素。以下關(guān)于算法選擇的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是：算法選擇需要考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)、問(wèn)題的類型、計(jì)算資源等因素。不同的算法適用于不同的場(chǎng)景。那么，下列關(guān)于算法選擇的說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.對(duì)于小樣本數(shù)據(jù)集，優(yōu)先選擇復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)算法B.對(duì)于高維度數(shù)據(jù)，優(yōu)先選擇具有降維功能的算法C.對(duì)于實(shí)時(shí)性要求高的任務(wù)，優(yōu)先選擇計(jì)算速度快的算法D.對(duì)于不平衡數(shù)據(jù)集，優(yōu)先選擇對(duì)不平衡數(shù)據(jù)敏感的算法5、當(dāng)使用樸素貝葉斯算法進(jìn)行分類時(shí)，假設(shè)特征之間相互獨(dú)立。但在實(shí)際數(shù)據(jù)中，如果特征之間存在一定的相關(guān)性，這會(huì)對(duì)算法的性能產(chǎn)生怎樣的影響（）A.提高分類準(zhǔn)確性B.降低分類準(zhǔn)確性C.對(duì)性能沒(méi)有影響D.可能提高也可能降低準(zhǔn)確性，取決于數(shù)據(jù)6、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，特征工程是非常重要的一步。假設(shè)我們要預(yù)測(cè)一個(gè)城市的空氣質(zhì)量，有許多相關(guān)的原始數(shù)據(jù)，如氣象數(shù)據(jù)、交通流量、工廠排放等。以下關(guān)于特征工程的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理，可以使不同特征在數(shù)值上具有可比性B.從原始數(shù)據(jù)中提取新的特征，例如計(jì)算交通流量的日變化率，有助于提高模型的性能C.特征選擇是選擇對(duì)目標(biāo)變量有顯著影響的特征，去除冗余或無(wú)關(guān)的特征D.特征工程只需要在模型訓(xùn)練之前進(jìn)行一次，后續(xù)不需要再進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化7、在一個(gè)工業(yè)生產(chǎn)的質(zhì)量控制場(chǎng)景中，需要通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)產(chǎn)品的質(zhì)量參數(shù)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常。數(shù)據(jù)具有高維度、動(dòng)態(tài)變化和噪聲等特點(diǎn)。以下哪種監(jiān)測(cè)和分析方法可能是最合適的？（）A.基于主成分分析（PCA）的降維方法，找出主要的影響因素，但對(duì)異常的敏感度可能較低B.采用孤立森林算法，專門(mén)用于檢測(cè)異常數(shù)據(jù)點(diǎn)，但對(duì)于高維數(shù)據(jù)效果可能不穩(wěn)定C.運(yùn)用自組織映射（SOM）網(wǎng)絡(luò)，能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行聚類和可視化，但實(shí)時(shí)性可能不足D.利用基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)編碼器（Autoencoder），學(xué)習(xí)正常數(shù)據(jù)的模式，對(duì)異常數(shù)據(jù)有較好的檢測(cè)能力，但訓(xùn)練和計(jì)算成本較高8、在進(jìn)行聚類分析時(shí)，有多種聚類算法可供選擇。假設(shè)我們要對(duì)一組客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)分，以發(fā)現(xiàn)不同的客戶群體。以下關(guān)于聚類算法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.K-Means算法需要預(yù)先指定聚類的個(gè)數(shù)K，并通過(guò)迭代優(yōu)化來(lái)確定聚類中心B.層次聚類算法通過(guò)不斷合并或分裂聚類來(lái)構(gòu)建聚類層次結(jié)構(gòu)C.密度聚類算法（DBSCAN）可以發(fā)現(xiàn)任意形狀的聚類，并且對(duì)噪聲數(shù)據(jù)不敏感D.所有的聚類算法都能保證得到的聚類結(jié)果是最優(yōu)的，不受初始條件和數(shù)據(jù)分布的影響9、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種常見(jiàn)的學(xué)習(xí)方式。假設(shè)我們要使用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法來(lái)預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)，給定了大量的房屋特征（如面積、房間數(shù)量、地理位置等）以及對(duì)應(yīng)的房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)。以下關(guān)于監(jiān)督學(xué)習(xí)在這個(gè)任務(wù)中的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以使用線性回歸算法，建立房屋特征與房?jī)r(jià)之間的線性關(guān)系模型B.決策樹(shù)算法可以根據(jù)房屋特征的不同取值來(lái)劃分決策節(jié)點(diǎn)，最終預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)C.支持向量機(jī)通過(guò)尋找一個(gè)最優(yōu)的超平面來(lái)對(duì)房屋數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，從而預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)D.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法如K-Means聚類算法可以直接用于房?jī)r(jià)的預(yù)測(cè)，無(wú)需對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注10、在一個(gè)股票價(jià)格預(yù)測(cè)的場(chǎng)景中，需要根據(jù)歷史的股票價(jià)格、成交量、公司財(cái)務(wù)指標(biāo)等數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的價(jià)格走勢(shì)。數(shù)據(jù)具有非線性、非平穩(wěn)和高噪聲的特點(diǎn)。以下哪種方法可能是最合適的？（）A.傳統(tǒng)的線性回歸方法，簡(jiǎn)單直觀，但無(wú)法處理非線性關(guān)系B.支持向量回歸（SVR），對(duì)非線性數(shù)據(jù)有一定處理能力，但對(duì)高噪聲數(shù)據(jù)可能效果不佳C.隨機(jī)森林回歸，能夠處理非線性和高噪聲數(shù)據(jù)，但解釋性較差D.基于深度學(xué)習(xí)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）或長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)有較好的建模能力，但容易過(guò)擬合11、在進(jìn)行特征選擇時(shí)，有多種方法可以評(píng)估特征的重要性。假設(shè)我們有一個(gè)包含多個(gè)特征的數(shù)據(jù)集。以下關(guān)于特征重要性評(píng)估方法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.信息增益通過(guò)計(jì)算特征引入前后信息熵的變化來(lái)衡量特征的重要性B.卡方檢驗(yàn)可以檢驗(yàn)特征與目標(biāo)變量之間的獨(dú)立性，從而評(píng)估特征的重要性C.隨機(jī)森林中的特征重要性評(píng)估是基于特征對(duì)模型性能的貢獻(xiàn)程度D.所有的特征重要性評(píng)估方法得到的結(jié)果都是完全準(zhǔn)確和可靠的，不需要進(jìn)一步驗(yàn)證12、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種通過(guò)與環(huán)境交互來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略的方法。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人要通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)來(lái)學(xué)習(xí)如何在復(fù)雜的環(huán)境中行走。以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的智能體根據(jù)環(huán)境的反饋（獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰）來(lái)調(diào)整自己的行為策略B.Q-learning是一種基于值函數(shù)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，通過(guò)估計(jì)狀態(tài)-動(dòng)作值來(lái)選擇最優(yōu)動(dòng)作C.策略梯度算法直接優(yōu)化策略函數(shù)，通過(guò)計(jì)算策略的梯度來(lái)更新策略參數(shù)D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)不需要對(duì)環(huán)境進(jìn)行建模，只需要不斷嘗試不同的動(dòng)作就能找到最優(yōu)策略13、假設(shè)要對(duì)大量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行主題建模，以發(fā)現(xiàn)潛在的主題和模式。以下哪種技術(shù)可能是最有效的？（）A.潛在狄利克雷分配（LDA），基于概率模型，能夠發(fā)現(xiàn)文本中的潛在主題，但對(duì)短文本效果可能不好B.非負(fù)矩陣分解（NMF），將文本矩陣分解為低秩矩陣，但解釋性相對(duì)較弱C.基于詞向量的聚類方法，如K-Means聚類，但依賴于詞向量的質(zhì)量和表示D.層次聚類方法，能夠展示主題的層次結(jié)構(gòu)，但計(jì)算復(fù)雜度較高14、在進(jìn)行模型評(píng)估時(shí)，除了準(zhǔn)確率、召回率等指標(biāo)，還可以使用混淆矩陣來(lái)更全面地了解模型的性能。假設(shè)我們有一個(gè)二分類模型的混淆矩陣。以下關(guān)于混淆矩陣的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.混淆矩陣的行表示真實(shí)類別，列表示預(yù)測(cè)類別B.真陽(yáng)性（TruePositive，TP）表示實(shí)際為正例且被預(yù)測(cè)為正例的樣本數(shù)量C.假陰性（FalseNegative，F(xiàn)N）表示實(shí)際為正例但被預(yù)測(cè)為負(fù)例的樣本數(shù)量D.混淆矩陣只能用于二分類問(wèn)題，不能用于多分類問(wèn)題15、在使用隨機(jī)森林算法進(jìn)行分類任務(wù)時(shí)，以下關(guān)于隨機(jī)森林特點(diǎn)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.隨機(jī)森林是由多個(gè)決策樹(shù)組成的集成模型，通過(guò)投票來(lái)決定最終的分類結(jié)果B.隨機(jī)森林在訓(xùn)練過(guò)程中對(duì)特征進(jìn)行隨機(jī)抽樣，增加了模型的隨機(jī)性和多樣性C.隨機(jī)森林對(duì)于處理高維度數(shù)據(jù)和缺失值具有較好的魯棒性D.隨機(jī)森林的訓(xùn)練速度比單個(gè)決策樹(shù)慢，因?yàn)樾枰獦?gòu)建多個(gè)決策樹(shù)16、考慮一個(gè)圖像分類任務(wù)，使用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練。在訓(xùn)練過(guò)程中，如果發(fā)現(xiàn)模型在訓(xùn)練集上的準(zhǔn)確率很高，但在驗(yàn)證集上的準(zhǔn)確率較低，可能存在以下哪種問(wèn)題？（）A.模型欠擬合，需要增加模型的復(fù)雜度B.數(shù)據(jù)預(yù)處理不當(dāng)，需要重新處理數(shù)據(jù)C.模型過(guò)擬合，需要采取正則化措施D.訓(xùn)練數(shù)據(jù)量不足，需要增加更多的數(shù)據(jù)17、假設(shè)正在開(kāi)發(fā)一個(gè)用于推薦系統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)模型，需要考慮用戶的短期興趣和長(zhǎng)期興趣。以下哪種模型結(jié)構(gòu)可以同時(shí)捕捉這兩種興趣？（）A.注意力機(jī)制與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合B.多層感知機(jī)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合C.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)與自編碼器的融合D.以上模型都有可能18、假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)自然語(yǔ)言處理的系統(tǒng)，用于文本情感分析，判斷一段文字是積極、消極還是中性?？紤]到文本的多樣性和語(yǔ)義的復(fù)雜性。以下哪種技術(shù)和方法可能是最有效的？（）A.基于詞袋模型的樸素貝葉斯分類器，計(jì)算簡(jiǎn)單，但忽略了詞序和上下文信息B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），能夠處理序列數(shù)據(jù)，但可能存在梯度消失或爆炸問(wèn)題C.長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），改進(jìn)了RNN的長(zhǎng)期依賴問(wèn)題，對(duì)長(zhǎng)文本處理能力較強(qiáng)，但模型較復(fù)雜D.基于Transformer架構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型，如BERT或GPT，具有強(qiáng)大的語(yǔ)言理解能力，但需要大量的計(jì)算資源和數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)19、在進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)時(shí)，以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的應(yīng)用場(chǎng)景和優(yōu)勢(shì)，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.當(dāng)目標(biāo)任務(wù)的數(shù)據(jù)量較少時(shí)，可以利用在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練的模型進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)B.可以將在一個(gè)領(lǐng)域?qū)W習(xí)到的模型參數(shù)直接應(yīng)用到另一個(gè)不同但相關(guān)的領(lǐng)域中C.遷移學(xué)習(xí)能夠加快模型的訓(xùn)練速度，提高模型在新任務(wù)上的性能D.遷移學(xué)習(xí)只適用于深度學(xué)習(xí)模型，對(duì)于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型不適用20、假設(shè)正在進(jìn)行一項(xiàng)時(shí)間序列預(yù)測(cè)任務(wù)，例如預(yù)測(cè)股票價(jià)格的走勢(shì)。在選擇合適的模型時(shí)，需要考慮時(shí)間序列的特點(diǎn)，如趨勢(shì)、季節(jié)性和噪聲等。以下哪種模型在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)具有較強(qiáng)的能力？（）A.線性回歸模型，簡(jiǎn)單直接，易于解釋B.決策樹(shù)模型，能夠處理非線性關(guān)系C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），能夠捕捉時(shí)間序列中的長(zhǎng)期依賴關(guān)系D.支持向量回歸（SVR），對(duì)小樣本數(shù)據(jù)效果較好21、在構(gòu)建一個(gè)圖像識(shí)別模型時(shí)，需要對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和增強(qiáng)。如果圖像存在光照不均、噪聲和模糊等問(wèn)題，以下哪種預(yù)處理和增強(qiáng)技術(shù)組合可能最為有效？（）A.直方圖均衡化、中值濾波和銳化B.灰度變換、高斯濾波和圖像翻轉(zhuǎn)C.色彩空間轉(zhuǎn)換、均值濾波和圖像縮放D.對(duì)比度拉伸、雙邊濾波和圖像旋轉(zhuǎn)22、在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練時(shí)，過(guò)擬合是一個(gè)常見(jiàn)的問(wèn)題。過(guò)擬合意味著模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在新的、未見(jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。為了防止過(guò)擬合，可以采取多種正則化方法。假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以下哪種正則化技術(shù)通常能夠有效地減少過(guò)擬合？（）A.增加網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)和神經(jīng)元數(shù)量B.在損失函數(shù)中添加L1正則項(xiàng)C.使用較小的學(xué)習(xí)率進(jìn)行訓(xùn)練D.減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量23、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，降維是一種常見(jiàn)的操作，用于減少特征的數(shù)量。以下哪種降維方法是基于線性變換的？（）A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.t-SNED.以上都是24、假設(shè)正在進(jìn)行一個(gè)目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)，例如在圖像中檢測(cè)出人物和車(chē)輛。以下哪種深度學(xué)習(xí)框架在目標(biāo)檢測(cè)中被廣泛應(yīng)用？（）A.TensorFlowB.PyTorchC.CaffeD.以上框架都常用于目標(biāo)檢測(cè)25、某研究團(tuán)隊(duì)正在開(kāi)發(fā)一個(gè)用于醫(yī)療圖像診斷的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，需要提高模型對(duì)小病變的檢測(cè)能力。以下哪種方法可以嘗試？（）A.增加數(shù)據(jù)增強(qiáng)的強(qiáng)度B.使用更復(fù)雜的模型架構(gòu)C.引入注意力機(jī)制D.以上方法都可以26、集成學(xué)習(xí)是一種提高機(jī)器學(xué)習(xí)性能的方法。以下關(guān)于集成學(xué)習(xí)的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是：集成學(xué)習(xí)通過(guò)組合多個(gè)弱學(xué)習(xí)器來(lái)構(gòu)建一個(gè)強(qiáng)學(xué)習(xí)器。常見(jiàn)的集成學(xué)習(xí)方法有bagging、boosting和stacking等。那么，下列關(guān)于集成學(xué)習(xí)的說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.bagging方法通過(guò)隨機(jī)采樣訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)構(gòu)建多個(gè)不同的學(xué)習(xí)器B.boosting方法通過(guò)逐步調(diào)整樣本權(quán)重來(lái)構(gòu)建多個(gè)不同的學(xué)習(xí)器C.stacking方法將多個(gè)學(xué)習(xí)器的預(yù)測(cè)結(jié)果作為新的特征輸入到一個(gè)元學(xué)習(xí)器中D.集成學(xué)習(xí)方法一定比單個(gè)學(xué)習(xí)器的性能更好27、某研究需要對(duì)一個(gè)大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行降維，同時(shí)希望保留數(shù)據(jù)的主要特征。以下哪種降維方法在這種情況下可能較為合適？（）A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.t-分布隨機(jī)鄰域嵌入（t-SNE）D.自編碼器28、某機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目需要對(duì)大量的圖像進(jìn)行分類，但是計(jì)算資源有限。以下哪種技術(shù)可以在不顯著降低性能的前提下減少計(jì)算量？（）A.模型壓縮B.數(shù)據(jù)量化C.遷移學(xué)習(xí)D.以上技術(shù)都可以考慮29、在進(jìn)行模型融合時(shí)，以下關(guān)于模型融合的方法和作用，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過(guò)平均多個(gè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果來(lái)進(jìn)行融合，降低模型的方差B.堆疊（Stacking）是一種將多個(gè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果作為輸入，訓(xùn)練一個(gè)新的模型進(jìn)行融合的方法C.模型融合可以結(jié)合不同模型的優(yōu)點(diǎn)，提高整體的預(yù)測(cè)性能D.模型融合總是能顯著提高模型的性能，無(wú)論各個(gè)模型的性能如何30、在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，