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随机森林是一种基于大模型算法的集成学习方法。
选项:
A:正确
B:错误
算法
学习方法
大模型
发布时间:
2024-06-12 21:30:13
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1.
随机森林算法是一种集成算法。选项: A:正确; B:错误
2.
随机森林是一种集成学习算法。( ) 选项: A:正确 B:错误
3.
以下哪种算法不是基于树的集成学习方法( ) 选项: A: 随机森林 B: AdaBoost C: 梯度提升树(GBRT) D: XGBoost
4.
随机森林是一种集成学习方法。( )
5.
随机森林是一种基于____的集成学习方法。 选项:A、决策树B、支持向量机C、随机选择D、神经网络
6.
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。
7.
"旋转森林"(rotation forest)是一种什么样的集成学习方法? 选项: A: 基于装袋的集成 B: 基于提升的集成 C: 基于堆叠的集成 D: 基于特征选择的集成
8.
随机森林算法是仅对决策树算法的集成。 选项: A、正确 B、错误
9.
随机森林算法是仅对决策树算法的集成。A.正确B.错误
10.
基于Bagging的集成学习,其代表算法有?() 选项: A、Adaboost B、GBDT C、XGBOOST D、随机森林
11.
随机森林方法属于哪种集成学习方法()
12.
支持向量机是一种基于大模型算法的无监督学习算法。 选项: A:正确 B:错误
13.
随机森林是一种集成学习方法,它通过构建多个决策树并取其平均值来提高预测准确性。 选项: A:正确 B:错误
14.
随机森林是由若干个决策树组成的集成学习算法。 选项: A:正确 B:错误
15.
基于Bagging的集成学习代表算法有()。 A.Adaboost B.GBDT C.XGBOOST D.随机森林
16.
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
17.
基于Boosting的集成学习代表算法不包含()。 A.Adaboost B.GBDT C.XGBOOST D.随机森林
18.
机器学习算法中,随机森林属于集成学习算法Bagging。( )
19.
哪个选项是随机森林算法的核心特点?( )选项: A:基于决策树的集成学习 B:对数据集进行随机采样 C:使用自上而下的搜索策略 D:ABC都是
20.
()是并行式集成学习方法最著名的代表 选项: A:随机森林 B:Boosting C:Bagging D:AdaBoost
21.
中国大学MOOC:随机森林算法是仅对决策树算法的集成
22.
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。
23.
1.()是并行式集成学习方法最著名的代表 选项: A、随机森林 B、Boosting C、Bagging D、AdaBoost
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