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随机森林模型由于可以随机选择决策树节点划分特征,这样在样本特征维度很高的时候,仍然能高效的训练模型。( )
选项:
A:对
B:错
发布时间:
2024-06-17 23:59:26
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1.
随机森林中的Bagging指的是什么? 选项: A、随机选择特征进行决策树的训练 B、随机选择数据样本进行决策树的训练 C、随机选择初始参数进行模型的训练 D、随机选择决策树进行模型的集成
2.
随机森林模型的优点有( )选项: A:由于采用了随机采样,训练出的模型的方差小,泛化能力强。 B:在训练后,可以给出各个特征对于输出的重要性 C:在某些噪音比较大的样本集上,随机森林模型不会过拟合 D:取值划分比较多的特征不容易对随机森林模型决策产生更大的影响
3.
如果想要训练一个 ML 模型,样本数量为 100 万个,特征维度为 5000 个,面对如此大数据,那么有效地训练模型可以采取的措施有( )。 选项: A、对训练集随机采样,在随机采样的数据上建立模型 B、尝试使用在线机器学习算法 C、使用 PCA 算法减少特征维度
4.
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。
5.
关于随机森林描述不正确的是()。 选项: A、随机森林是一种集成学习算法 B、 随机森林的随机性主要体现在训练单决策树时,对样本和特征同时进行采样 C、 随机森林算法可以高度并行化 D、 随机森林预测时,根据单决策树分类误差进行加权投票
6.
以下关于随机森林(RandomForest)说法正确的是()。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,是无放回的选取训练数据
7.
关于随机森林描述不正确的是()。 A: 随机森林是一种集成学习算法 B: 随机森林的随机性主要体现在训练单决策树时,对样本和特征同时进行采样 C: 随机森林算法可以高度并行化 D: 随机森林预测时,根据单决策树分类误差进行加权投票
8.
决策树是随机森林模型的子结构。( )选项: A:对 B:错
9.
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
10.
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
11.
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
12.
下面关于随机森林算法描述错误的是? 选项: A、对样本数据进行有放回的抽样,得到多个样本集。 B、从候选的特征中随机抽取m个特征,作为当前节点下决策的备选特征。 C、随机森林方法对这些树的输出进行投票,以得票最多的类作为随机森林的决策。 D、每次从原来的N个训练样本中有放回地随机抽取N个样本(不包括重复样本)。
13.
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()0 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 模型的分类效果越好。
14.
随机森林的缺点有() 选项: A:当随机森林中的决策树个数很多时,训练时需要的空间和时间会较大 B:随机森林计算复杂 C:随机森林模型还有许多不好解释的地方,有点算个黑盒模型 D:随机森林效率低,准确率低
15.
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
16.
随机森林模型是使用随机特征子集来创建中间树的()
17.
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
18.
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 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
19.
决策树和随机森林之间有什么区别? 选项: A、决策树是一种非监督学习算法,而随机森林是一种监督学习算法。 B、决策树是一种集成学习算法,而随机森林是一种单一的决策模型。 C、决策树和随机森林在应用上没有任何区别。 D、决策树是一个单一的决策模型,而随机森林是由多个决策树组成的集成模型。
20.
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。
21.
随机森林包括两个随机采样的过程,分别是( )A.比原训练集中无放回地抽取样本作为训练集B.对原训练集中的样本通过有放回地抽取,形成多个新的训练集C.选取样本全部特征进行分析D.对样本的特征进行随机选取
22.
随机森林有哪些优点( )。选项: A:可以处理高维度数据 B:减弱单决策树的过拟合情况 C:可以给出特征的重要性大小 D:训练速度快
23.
随机森林有哪些优点( )。 选项: A、减弱单决策树的过拟合情况 B、可以处理高维度数据 C、训练速度快 D、可以给出特征的重要性大小
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