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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
发布时间:
2024-06-28 04:47:39
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1.
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
2.
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
3.
以下那种算法不是集成学习算法( )选项: A:随机森林; B:AdaBoost; C:XGBoost; D:决策树
4.
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
5.
随机森林算法是一种集成学习方法,它通过构建多个决策树来提高预测的准确性。(正确)
6.
(多选题)以下那种算法是集成学习算法() 选项: A: XGBoost B: 随机森林 C: 决策树 D: AdaBoost
7.
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。
8.
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
9.
以下机器学习算法中,属于集成学习算法 Bagging的是()A.决策树B.逻辑回归C.随机森林D.GBM
10.
随机森林是有监督学习的算法,不属于集成学习的范畴A.正确B.错误
11.
随机森林算法是一种集成算法。选项: A:正确; B:错误
12.
随机森林是一种基于什么原理的集成学习算法? 选项: A、线性回归 B、决策树 C、支持向量机 D、逻辑回归
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.
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。
15.
随机森林属于集成学习中的哪类算法 选项:A、BoostingB、baggingC、stackingD、AdaBoost
16.
成学习中的随机森林是一种基于什么样的学习算法的集成? 选项: A:决策树 B:支持向量机 C:线性回归 D:卷积神经网络
17.
决策树算法是一种集成学习方法。 选项: A:正确 B:错误
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