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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
决策
不会
随着
发布时间:
2024-05-09 22:57:10
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1.
通常决策树之间相关系数越高,每棵决策树分类精度越高,决策树数量越多,随机森林模型的分类效果越好。
2.
随机森林算法是仅对决策树算法的集成。A.正确B.错误
3.
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
4.
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
5.
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
6.
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
7.
随机森林算法是基于自举思想的一种决策树改进算法 选项: A:正确 B:错误
8.
以下关于随机森林(Random Forest)说法正确的是()。 选项: A:随机森林算法容易陷入过拟合 B:随机森林由若干决策树组成,决策树之间存在关联性 C:随机森林学习过程分为选择样本、选择特征、构建决策树三个部分 D:随机森林构建决策树时,是有放回的选取训练数据
9.
以下关于随机森林(RandomForest)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,是无放回的选取训练数据
10.
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
11.
以下有关随机森林算法正确的说法有哪些?选项: A:随机森林既可以做分类,也可以做回归分析。; B:与单颗决策树模型相比,随机森林不容易产生过拟合。; C:与单颗决策树相比,随机森林需要更多的特征工程。; 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。
12.
中国大学MOOC:随机森林算法是仅对决策树算法的集成
13.
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。
14.
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
15.
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。
16.
以下哪项不属于分类算法() 选项: A:A.决策树 B:B.神经网络 C:C.K-means算法 D:D.随机森林
17.
随机森林是通过集成学习的思想,将多棵决策树进行集成的算法 选项:A、正确B、错误
18.
以下有关随机森林算法正确的说法有哪些?选项: A:随机森林既可以做分类,也可以做回归分析。; B:与单颗决策树模型相比,随机森林不容易产生过拟合。; C:与单颗决策树相比,随机森林需要更多的特征工程。; 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。
19.
以下哪项不属于分类算法() 选项: A、决策树 B、随机森林 C、神经网络 D、K-means算法
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