请在 下方输入 要搜索的题目：
推荐参考答案 (
由 搜题小帮手 官方老师解答 )
答案：
以下文字与答案无关
提示：有些试题内容 显示不完整,文字错误 或者 答案显示错误等问题，这是由于我们在扫描录入过程中 机器识别错误导致,人工逐条矫正总有遗漏，所以恳请 广大网友理解。
相关试题
- 1.随机森林是Bagging的一个扩展变体，它以（）作为基学习器构建Bagging集成，在决策树的训练过程中引入了随机属性选择。 选项： A、决策树 B、支持向量机 C、K近邻 D、朴素贝叶斯分类器
- 2.随机森林是Bagging的一个扩展变体，它以（）作为基学习器构建Bagging集成，在决策树的训练过程中引入了随机属性选择。（ ）。选项： A:决策树 B:支持向量机 C:K近邻 D:朴素贝叶斯分类器
- 3.随机森林是Bagging的一个扩展变体，它以（）作为基学习器构建Bagging集成，在决策树的训练过程中引入了随机属性选择。 选项： A、决策树 B、支持向量机 C、K近邻 D、朴素贝叶斯分类器
- 4.随机森林是Bagging的一个扩展变体，它以作为基学习器构建Bagging集成，在决策树的训练过程中引入了随机属性选择 选项：A．决策树B．支持向量机C．K近邻D．朴素贝叶斯分类器
- 5.随机森林是Bagging的一个扩展变体,在以决策树为基学习器构建Bagging集成的基础上,进一步在决策树的训练过程中引入了随机属性选择。 选项：A、正确B、错误
- 6.随机森林是Bagging的一个扩展变体，在以决策树为基学习器构建Bagging集成的基础上，进一步在决策树的训练过程中引入了随机属性选择。（) 选项：A、是 B、否
- 7.随机森林是Bagging的一个扩展变体，它在以决策树为基学习器构建Bagging集成的基础上，进一步在决策树的训练过程中引入了()选择。 选项： A、随机属性 B、分支属性 C、机器属性 D、以上都不对
- 8.随机森林在以决策树为基学习器构建Bagging集成的基础上,进一步在决策树的训练过程中引入了随机属性选择
- 9.2824.随机森林是Bagging的一个扩展变体,它在以决策树为基学习器构建Bagging集成的基础上,进一步在决策树的训练过程中引入了()选择。 选项： A:A.随机属性 B:B.分支属性 C:C.机器属性 D:D.以上都不对
- 10.随机森林是一种集成学习方法,它由多个什么构成? 选项：A、决策树B、神经网络C、支持向量机D、朴素贝叶斯分类器
- 11.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
- 12.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
- 13.以下机器学习算法中,属于集成学习算法Bagging的是() 选项： A、决策树 B、逻辑回归 C、随机森林 D、GBM
- 14.随机森林是决策树的集成，是一种什么方法（） 选项： A:stacking B:Boosting C:pasting D: Bagging
- 15.随机森林是决策树的集成，是一种什么方法（ ） 选项： A:Boosting B:stacking C:pasting D:Bagging
- 16.随机森林是决策树的集成，是一种什么方法() 选项： A: Bagging B: Boosting C: pasting D: Stacking
- 17.以下属于有监督学习算法的是（ ）（多选题） 选项： A、决策树ID3、C4.5、CART B、随机森林 C、朴素贝叶斯 D、K最近邻（KNN） E、支持向量机（SVM） F、K均值（KMeans） G、AdaBoost
- 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$;$ 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
