Which of the following model is not an example of an ensemble approach to learning?

Đáp án đúng: "Decision tree". Học tập hợp (ensemble learning) là kết hợp dự đoán của nhiều mô hình cơ sở để được mô hình mạnh hơn từng mô hình riêng lẻ; một cây quyết định đơn chỉ là một mô hình, thường lại chính là mô hình cơ sở mà các phương pháp tập hợp dùng, nên không phải ví dụ của cách tiếp cận tập hợp. Câu hỏi phủ định nên các phương pháp tập hợp sau không được chọn. "Random forest" gộp nhiều cây huấn luyện trên mẫu bootstrap và tập con đặc trưng ngẫu nhiên rồi bỏ phiếu hoặc lấy trung bình, do Breiman đề xuất. "Boosting" huấn luyện tuần tự các mô hình yếu, mô hình sau tập trung vào lỗi của mô hình trước, rồi cộng chúng có trọng số. "Model stacking" dùng một mô hình meta học cách kết hợp dự đoán của nhiều mô hình khác loại. "Gradient boosting" là dạng boosting trong đó mỗi cây mới khớp với gradient của hàm mất mát, tức phần dư của tập hợp hiện tại.