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C:随机森林算法是仅对决策树算法的集成
算法
集成
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发布时间:
2024-06-12 21:30:13
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1.
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
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.
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。
4.
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
5.
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
6.
关于随机森林描述不正确的是()。 选项: 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
7.
随机森林中可以采用各种决策树算法,常见的决策树算法有()。
8.
在线性回归、决策树、随机森林、K-means算法这些机器学习算法中,()、()、随机森林属于有监督的机器学习算法。
9.
【单选题】(0.5分)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
10.
机器学习算法中,随机森林属于集成学习算法Bagging。( )
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。
13.
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
14.
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)
15.
下面哪些算法属于分类算法()。 选项: A:SVM B:随机森林 C:逻辑回归 D:决策树
16.
随机森林是一种集成学习算法。( ) 选项: A:正确 B:错误
17.
随机森林中可以采用各种决策树算法,常见的决策树算法有()。选项: A:CART B:C4.5 C:APRIORI D:ID3
18.
随机森林中可以采用各种决策树算法,常见的决策树算法有()。选项: A:C4.5 B:ID3 C:CART D:APRIORI
19.
随机森林是一种集成学习算法,它主要基于boosting策略。
20.
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
21.
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。
22.
随机森林算法属于哪种集成? ( ) 选项:A、 BaggingB、 BoostingC、 StackingD、 以上都是
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