下列何者不是人臉辨識常用的 AdaBoost 演算法的優點？
A分類精度很高
B每個分類器的權重一致最後用投票方式(Majority vote)得到最終結果正確答案
C作為簡單的二元分類器時，構造簡單，結果可理解
D不容易發生過擬合
答案與詳解
逐選項解析
A分類精度很高✕ 錯誤
AdaBoost 透過迭代訓練並組合多個弱分類器，能有效提升整體模型的分類精度，屬於其顯著優點。
B每個分類器的權重一致最後用投票方式(Majority vote)得到最終結果✓ 正確
AdaBoost 的核心精神為自適應，會根據每個弱分類器的錯誤率賦予「不同」的權重，最終採用「加權投票」而非權重一致的多數決，故此敘述錯誤，為本題正確解答。
C作為簡單的二元分類器時，構造簡單，結果可理解✕ 錯誤
D不容易發生過擬合✕ 錯誤
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