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随机森林的多棵决策树采用( )的方式进行预测。
选项:
A: 投票
B: 线性组合
C: 加权组合
D: 随机组合
组合
加权
线性组合
发布时间:
2024-04-22 11:37:38
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1.
随机森林是一类专门为决策树分类器设计的组合方法,它组合了多棵决策树,对样本进行训练与预测,在训练每棵树的节点时,使用的特征是从所有特征中按照一定比例随机有放回的抽取而获得的。 选项: A:正确 B:错误
2.
随机森林是一类专门为决策树分类器设计的组合方法,它组合了多棵决策树,对样本进行训练与预测,在训练每棵树的节点时,使用的特征是从所有特征中按照一定比例随机有放回的抽取而获得的。A.正确B.错误
3.
随机森林指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器,如下关于随机森林的描述中,描述错误的是? 选项: A:随机森林的本质是一种集成学习 B:随机森林的基本单元是决策树 C:随机森林的输出类别由内部决策数的集成结果而定 D:随机森林不能处理高维数据 E:随机森林的各个决策树间不相互独立,会根据已有决策树的情况,进行后续决策树的特征选择
4.
随机森林指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器,如下关于随机森林的描述中,描述错误的是? 选项: A:随机森林的本质是一 B:随机森林的基本单元是决策树 C:随机森林的输出类别由内部决策数的集成结果而定 D:随机森林不能处理高维数据 E:随机森林的各个决策树间不相互独立,会根据已有决策树的情况,进行后续决策树的特征选择
5.
随机森林指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器,以下针对随机森林算法的表述,错误的是( )。 选项: A:随机森林算法的分类精度会随着决策树数量的增加而提高。 B:随机森林算法对异常值和缺失值不敏感。 C:随机森林算法不需要考虑过拟合问题。 D:决策树之间相关系数越低、每棵决策树分类精度越高的随机森 林模型的分类效果越
6.
哪个算法利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器 选项: A:决策树 B:朴素贝叶斯 C:逻辑回归 D:随机森林
7.
随机森林指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器,如下关于随机森林的描述中,描述错误的是?
8.
以下关于随机森林(Random Forest)说法正确的是( )。 选项: A:随机森林由若干决策树组成,决策树之间存在关联性 B:随机森林学习过程分为选择样本.选择特征.构建决策树.投票四个部分 C:随机森林算法容易陷入过拟合 D:随机森林构建决策树时,是有放回的选取训练数据
9.
随机森林算法是以决策树为基分类器,采用各种随机化措施来增强整体泛化能力的一种Bagging组合分类器。 选项: A、正确 B、错误
10.
随机森林算法是以决策树为基分类器,采用各种随机化措施来增强整体泛化能力的一种Bagging组合分类器。A.正确B.错误
11.
随机森林的算法示意图如下图所示,关于随机森林算法,下列说法错误的是:() 选项:A、随机森林是以决策树为基学习器构建并行式集成方法。B、随机森林对训练集进行子抽样是为了保证基学习器的多样性。C、随机森林对样本集进行属性抽样是为了保证基学习器的准确性。D、随机森林预测输出时,通常对分类任务使用简单投票法,即选择票数最多的结果。
12.
关于随机森林,以下说法不正确的是选项: A:随机森林通常性能比决策树好; B:都不做K折交叉验证时,随机森林的性能评价比决策树的可靠; C:随机森林只能用来分类,不能用来预测一个连续的数值型结果。; D:随机森林模型训练和应用的速度都较决策树慢
13.
下列关于随机森林模型的描述错误的是() 选项: A、通过训练多棵简单的决策树集成为强学习器 B、与基本的Bagging算法采用相同的样本抽取方式 C、每次从所有属性中随机抽取t个属性来训练弱学习器 D、只能构建分类模型
14.
随机森林中可以采用各种决策树算法,常见的决策树算法有()。
15.
下面关于随机森林和集成学习的说法,正确的是() 选项: A: 随机森林只能用于解决分类问题$;$ 集成学习通过构建多个模型,并将各个模型的结果使用求平均数的方法集成起来,作为最终的预测结果,提高分类问题的准确率$;$ 随机森林由随机数量的决策树组成$;$ 随机森林的弱分类器(基分类器)的特征选择不是随机的 B: 随机森林只能用于解决分类问题$;$ 集成学习通过构建多个模型,并将各个模型的结果使用求平均数的方法集成起来,作为最终的预测结果,提高分类问题的准确率$;$ 随机森林由随机数量的决策树组成$;$ 随机森林的弱分类器(基分类器)的特征选择不是随机的 C: 随机森林只能用于解决分类问题$;$ 集成学习通过构建多个模型,并将各个模型的结果使用求平均数的方法集成起来,作为最终的预测结果,提高分类问题的准确率$;$ 随机森林由随机数量的决策树组成$;$ 随机森林的弱分类器(基分类器)的特征选择不是随机的 D: 随机森林只能用于解决分类问题$;$ 集成学习通过构建多个模型,并将各个模型的结果使用求平均数的方法集成起来,作为最终的预测结果,提高分类问题的准确率$;$ 随机森林由随机数量的决策树组成$;$ 随机森林的弱分类器(基分类器)的特征选择不是随机的
16.
以下有关随机森林算法正确的说法有哪些?选项: A:与单颗决策树相比,随机森林需要更多的特征工程。; B:与单颗决策树模型相比,随机森林不容易产生过拟合。; C:随机森林既可以做分类,也可以做回归分析。; D:随机森林模型的准确率取决于少数准确度较好的少数决策树模型。
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