在大数据分析中，集成学习的作用是:（）A. 减少特征维度B. 提高模型的预测性能C. 降低模型的计算复杂度D. 处理大规模数据集

考查要点：本题主要考查对集成学习核心作用的理解，需要明确集成学习在数据分析中的主要目标。

解题思路：

• 集成学习的本质是通过组合多个模型的预测结果来提升整体性能。
• 其核心思想是“集众智”，通过投票或加权平均等方式减少单个模型的局限性，从而降低过拟合风险并提高预测准确性。
• 需要区分集成学习与其他技术（如降维、优化计算效率）的区别。

选项分析

A. 减少特征维度

• 错误。减少特征维度属于特征工程的范畴（如PCA主成分分析），与集成学习的目标无关。

B. 提高模型的预测性能

• 正确。集成学习通过结合多个基础模型（如决策树、神经网络）的预测结果，利用投票（分类）或加权平均（回归）生成最终输出。
• 关键作用：
  1. 降低方差：减少模型过拟合风险（如随机森林通过袋外数据降低过拟合）。
  2. 降低偏差：通过组合弱学习器（如提升树）逐步优化预测结果。

C. 降低模型的计算复杂度

• 错误。集成学习通常需要训练多个模型，计算复杂度可能增加而非降低。

D. 处理大规模数据集

• 错误。处理大规模数据集更多依赖分布式计算框架（如Spark）或数据采样技术，而非集成学习本身。