搜题
章节测试答案
学历考试
继续教育
网课答案
网课答案全集
登录
注册
请在
下方输入
要搜索的题目:
搜 索
立 即 搜 题
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
随机化
是以
各种
发布时间:
2024-04-22 11:37:38
首页
期末题库
推荐参考答案
(
由 搜题小帮手 官方老师解答 )
联系客服
答案:
以下文字与答案无关
提示:有些试题内容 显示不完整,文字错误 或者 答案显示错误等问题,这是由于我们在扫描录入过程中 机器识别错误导致,人工逐条矫正总有遗漏,所以恳请 广大网友理解。
查看参考答案
相关试题
1.
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
2.
随机森林是Bagging的一个扩展变体,它以()作为基学习器构建Bagging集成,在决策树的训练过程中引入了随机属性选择。 选项:A.决策树B.支持向量机C.K近邻D.朴素贝叶斯分类器
3.
随机森林是Bagging的一个扩展变体,它以作为基学习器构建Bagging集成,在决策树的训练过程中引入了随机属性选择 选项:A.决策树B.支持向量机C.K近邻D.朴素贝叶斯分类器
4.
随机森林是Bagging的一个扩展变体,它以()作为基学习器构建Bagging集成,在决策树的训练过程中引入了随机属性选择。 选项: A、决策树 B、支持向量机 C、K近邻 D、朴素贝叶斯分类器
5.
随机森林是Bagging的一个扩展变体,它以()作为基学习器构建Bagging集成,在决策树的训练过程中引入了随机属性选择。( )。选项: A:决策树 B:支持向量机 C:K近邻 D:朴素贝叶斯分类器
6.
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
7.
关于bagging下列说法错误的是:()。 选项: A:各基分类器之间有较强依赖,不可以进行并行训练 B:最著名的算法之一是基于决策树基分类器的随机森林 C:当训练样本数量较少时,子集之间可能有重叠 D:为了让基分类器之间互相独立,需要将训练集分为若干子
8.
下列关于 Bagging 的说法错误的是( )。 选项: A:为了让基分类器之间互相独立,需要将训练集分为若干子集 B:最著名的算法之一是基于决策树基分类器的随机森林 C:各基分类器之间有较强依赖,不可以进行并行训练 D:当训练样本数量较少时,子集之间可能有重叠
9.
随机森林指的是利用多探树对样本遊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:随机森林即法的分类精度会随看 决策树数W的増加而提高。 B:质机森林算法对异常值和快失值 -匕 C:随机森林算法不需要考虑过拟合 间题。 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 模型的分类效果越好。
10.
中国大学MOOC:Adaboost算法的自适应体现在,以每一个基分类器的分类错误率为依据来决定该分类器在整个组合分类器中的权重,分类器错误率越低,基分类器权重越大
11.
随机森林算法的分类精度不会随着决策树数量的增加而提高,通常300~500棵决策树的组合是适宜的。A.正确B.错误
12.
关于bagging算法的描述,正确的是( )A.在训练单个分类器时,每个样本被抽中的概率相同B.对新样本进行分类时,整体模型结果为得票数最多的类别C.对新样本进行分类时,整体模型结果为累计权重最大的类别D.Bagging分类器的效果一定高于单个的分类器
13.
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
14.
随机森林是Bagging的一个扩展变体,在以决策树为基学习器构建Bagging集成的基础上,进一步在决策树的训练过程中引入了随机属性选择。 选项:A、正确B、错误
15.
以下有关随机森林和GBDT算法的说法,正确的有哪些?选项: A:GBDT算法采用了Boosting技术,通过迭代更新样本的权重,串行生成序列的决策树集合。; B:随机森林的基学习器采用装袋法,多个基学习器可以并行执行。; C:随机森林的准确度一般好于GBDT算法的准确度。; D:随机森林和GBDT都是决策树的集成模型。
16.
【单选】基于规则的分类器有Aprior、随机森林,还有( )。(1) Apriori算法:根据关联规则进行分类,用于频繁模式和关联规则挖掘。(2) C4.5算法:生成决策树,并从决策树中提取分类规则。(3) 随机森林算法:构建多个决策树,对新数据进行分类投票。 选项: A: C4.5 B: KNN C: Naive D: ANN
17.
根据训练集获取方式和组合算法的不同,组合分类器的主要类型有Bagging,Boosting,Stacking。选项: A:正确; B:错误
18.
下面关于随机森林和集成学习的说法,正确的是() 选项: A:A.随机森林只能用于解决分类问题 B:B. 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 C:C. 随机森林由随机数量的决策树组成 D:D. 随机森林的弱分类器(基分类器)的特征选择不是随机的
19.
随机森林在以决策树为基学习器构建Bagging集成的基础上,进一步在决策树的训练过程中引入了随机属性选择
20.
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 B:随机森林由随机数量的决策树组成 C: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 D:随机森林的弱分类器(基分类器)的特征选择是随机的
用户中心
登录
没有账号?
点我注册
热门标签
高盛
手到擒来
点播
增收
行政处罚
子弟兵
新春快乐
欺诈案
误人子弟
推向市场
登录 - 搜题小帮手
登录
立即注册
已购买搜题包,但忘记账号密码?
登录即同意
《服务协议》
及
《隐私政策》
注册 - 搜题小帮手
确认注册
立即登录
登录即同意
《服务协议》
及
《隐私政策》
购买搜题卡查看答案
购买前请仔细阅读
《购买须知》
体验
30天体验包
¥
5.99
无赠送,体验一下
查看100次答案
推荐
半年基础包
¥
9.99
畅享300次搜题
查看300次答案
随心用
超值包一年
¥
29.99
超值包,一万次搜题
查看10000次答案
月卡
月卡
¥
19.99
30天无限搜题
查看30天答案
请选择支付方式
已有帐号 点我登陆
微信支付
支付宝扫码
请输入您的手机号码:
点击支付即表示同意并接受了
《服务协议》
和
《购买须知》
填写手机号码系统自动为您注册
立即支付
我们不保证100%有您要找的试题及正确答案!请确保接受后再支付!
联系客服
找回账号密码
微信支付
订单号:
1111
遇到问题请
联系客服
恭喜您,购买搜题卡成功
系统为您生成的账号密码如下:
账号
密码
重要提示:
请勿将账号共享给其他人使用,违者账号将被封禁。
保存账号查看答案
请不要关闭本页面,支付完成后请点击【支付完成】按钮
支付完成
取消支付
遇到问题请联系
在线客服