随机森林是一种集成学习方法，基本思想是把几棵不同参数的决策树打包到一起，每棵决策树单独进行预测，然后计算所有决策树预测结果的平均值（适用于回归分析）或所有决策树“投票”得到最终结果（适用于分类）。
选项：
A:正确;
B:错误
发布时间：2024-06-06 16:37:35
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随机森林是一种集成学习方法，基本思想是把几棵不同参数的决策树打包到一起，每棵决策树单独进行预测，然后计算所有决策树预测结果的平均值（适用于回归分析）或所有决策树“投票”得到最终结果（适用于分类）。
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- 1.随机森林是一种集成学习方法，基本思想是把几棵不同参数的决策树打包到一起，每棵决策树单独进行预测，然后计算所有决策树预测结果的平均值（适用于回归分析）或所有决策树“投票”得到最终结果（适用于分类）
- 2.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
- 3.随机森林是一种（）策略，将各个独立决策树产生预测结果进行合并。选项： A:集成学习 B:聚类学习 C:自适应学习 D:归纳学习
- 4.以下描述正确的是（）。: SVM既能够最大化经验损失又能够最小化几何间距/#/k-最近邻（K-NN）是一种无监督式的学习算法/#/逻辑回归常应用于经济预测、疾病自动诊断、点击率预估以及推荐系统等任务中/#/随机森林算法从原数据集中无放回地抽取多个样本，对抽取的样本先用弱分类器（也就是决策树）进行训练，然后把这些决策树组合在一起，最终通过投票得出分类或预测结果
- 5.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。
- 6.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
- 7.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。
- 8.一个由10棵决策树构成的随机森林，在处理某一个分类场景时， 有4个决策树的输出为 选项： A:3个决策树的输出为 B:3个决策树的输出为 C:如采用绝对多数投票法进行结果输出，随机森林的最终输出是什么? D:A E:B F:C G:不满足输出要求
- 9.以下描述正确的是（）。选项： A:SVM既能够最大化经验损失又能够最小化几何间距 B:k-最近邻（K-NN）是一种无监督式的学习算法 C:逻辑回归常应用于经济预测、疾病自动诊断、点击率预估以及推荐系统等任务中 D:随机森林算法从原数据集中无放回地抽取多个样本，对抽取的样本先用弱分类器（也就是决策树）进行训练，然后把这些决策树组合在一起，最终通过投票得出分类或预测结果
- 10.决策树分类的主要包括（ ）。选项： A:对训练集进行训练 B:对初始决策树进行树剪枝 C:由所得到的决策树提取分类规则 D:使用测试数据集进行预测，评估决策树模型
- 11.以下描述正确的是（）。选项： A:k-最近邻（K-NN）是一种无监督式的学习算法 B:SVM既能够最大化经验损失又能够最小化几何间距 C:逻辑回归常应用于经济预测、疾病自动诊断、点击率预估以及推荐系统等任务中 D:随机森林算法从原数据集中无放回地抽取多个样本，对抽取的样本先用弱分类器（也就是决策树）进行训练，然后把这些决策树组合在一起，最终通过投票得出分类或预测结果
- 12.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
- 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 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
- 14.如果决策树过度拟合训练集, 以下不属于消除过拟合的选项是( ) 选项： A:采用随机森林，集成学习 B:减少max_ C:增加max_ D:剪枝 E:采用随机森林，集成学习：随机森林是一种基于决策树的集成学习方法，可以通过组合多个决策树来减少过度拟合的风险。 F:减少max_depth：max_depth是指决策树的最大深度，减少max_depth可以使决策树变得更简单，从而减少过度拟合的风险。 G:剪枝：决策树剪枝是一种通过修剪决策树来减少过度拟合的方法，可以通过删除一些叶子节点或子树来使决策树变得更简单。
