（）对同一个机器学习模型，多次使用不同的数据组合来测试，集成所有结果并以平均值作为最终结果。

（）对同一个机器学习模型，多次使用不同的数据组合来测试，集成所有结果并以平均值作为最终结果。
A.堆叠法
B.自助聚合法
C.随机森立法
D.梯度提升法
正确答案：B
答案解析：
自助聚合法（Bagging，自举汇聚法）：它是从原始训练集中有放回地进行多次抽样，得到多个不同的子训练集，然后在每个子训练集上训练一个模型。对这些模型的预测结果进行集成，常见的方式是分类任务用投票法，回归任务用平均法来得到最终结果。所以它符合对同一个机器学习模型，多次使用不同的数据组合来测试，集成所有结果并以平均值作为最终结果的描述。例如在回归问题中，通过自助采样得到多个子数据集，分别训练决策树回归模型，最后将这些模型预测值的平均作为最终预测值。
堆叠法（Stacking）：它是将多个基学习器的预测结果作为新的特征，再训练一个元学习器来进行最终的预测。并非直接对同一模型多次使用不同数据组合测试并取平均，它涉及到基学习器和元学习器的层次结构。
随机森林法：随机森林是基于自助聚合法发展而来的，它在自助聚合的基础上，在构建决策树时对特征进行随机选择。但重点强调的是构建多棵决策树时在特征选择等方面的随机性，核心并非单纯强调对同一模型多次测试取平均。
梯度提升法：它是通过迭代地训练弱学习器，每一个新的弱学习器是拟合之前模型的残差，最终将这些弱学习器加权组合得到强学习器。其过程不是对同一个模型用不同数据组合测试取平均的方式。