随机森林包括两个随机采样的过程,分别是( )
A:比原训练集中无放回地抽取样本作为训练集
B:对原训练集中的样本通过有放回地抽取，形成多个新的训练集
C:选取样本全部特征进行分析
D:对样本的特征进行随机选取
发布时间：2024-06-06 16:51:19
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- 1.下面关于随机森林算法描述错误的是？ 选项： A、对样本数据进行有放回的抽样，得到多个样本集。 B、从候选的特征中随机抽取m个特征，作为当前节点下决策的备选特征。 C、随机森林方法对这些树的输出进行投票，以得票最多的类作为随机森林的决策。 D、每次从原来的N个训练样本中有放回地随机抽取N个样本(不包括重复样本)。
- 2. 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
- 3.选项中关于 bootstrap 说法正确的是？（ ）选项： A:从总的 M 个特征中，有放回地抽取 m 个特征（m ＜ M） B:从总的 M 个特征中，无放回地抽取 m 个特征（m ＜ M） C:从总的 N 个样本中，有放回地抽取 n 个样本（n ＜ N） D:从总的 N 个样本中，无放回地抽取 n 个样本（n ＜ N）
- 4.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
- 5.如果想要训练一个 ML 模型，样本数量为 100 万个，特征维度为 5000 个，面对如此大数据，那么有效地训练模型可以采取的措施有( )。 选项： A、对训练集随机采样，在随机采样的数据上建立模型 B、尝试使用在线机器学习算法 C、使用 PCA 算法减少特征维度
- 6.我们想要训练一个 ML 模型，样本数量有 100 万个，特征维度是 5000，面对如此大数据，如何有效地训练模型？（ ）选项： A:对训练集随机采样，在随机采样的数据上建立模型 B:尝试使用在线机器学习算法 C:使用 PCA 算法减少特征维度 D:选项中没有正确答案
- 7.以下关于随机森林(Random Forest)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，是有放回的选取训练数据
- 8.从含有N个单元的总体中抽取n个单元组成样本，若所有可能的样本有个，且每个样本被抽取的概率相同，这种抽样方法是()。 选项： A、放回的简单随机抽样 B、不放回的简单随机抽样 C、分层随机抽样 D、系统随机抽样
- 9.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
- 10.2.解释样本统计量抽样分布的含义。从一个单位数为N,均值为μ,方差为02的正态总体中,按照简单随机抽样方式无放回地抽取一个样本量为n的随机样本,则样本均值x的抽样分布有何特征
- 11.随机森林采用（）形成每个决策树的训练集，即采用重采样方法产生训练集。
- 12.关于样本数据的说法不正确的是（） 选项： A:全部的样本数据都应该参与训练; B:样本数据最好分为测试集和训练集; C:样本数据训练时最好打乱顺序; D:特征数据需要归一化
- 13.哪个选项描述了Bagging算法的主要步骤？（ ）选项： A:对原始数据集进行随机采样，生成多个不同的子数据集，并在每个子数据集上训练一个独立的模型 B:对原始数据集进行有放回的随机采样，生成多个不同的子数据集，并在每个子数据集上训练一个独立的模型 C:对原始数据集进行分层采样，生成多个不同的子数据集，并在每个子数据集上训练一个独立的模型 D:ABC都不正确
- 14.样本表示过程是将样本表示为（ ）的集合。选项： A:测试集; B:特征; C:训练集; D:分类器
- 15.【单选题】 (10分) 懒惰学习是指在训练阶段（），训练时间开销为零，待收到测试样本后再进行处理。 选项： A:对训练样本进行保存 B:对训练样本进行学习 C:对训练样本不进行操作 D:改变训练样本
- 16.随机森林模型由于可以随机选择决策树节点划分特征，这样在样本特征维度很高的时候，仍然能高效的训练模型。（ ）选项： A:对 B:错
- 17.2.解释样本统计量抽样分布的含义。从一个单位数为N,均值为μ,方差为的正态总体中,按照简单随机抽样方式无放回地抽取一个样本量为n的随机样本,则样本均值的
- 18.有监督学习和无监督学习的区别在于________。 选项： A、训练样本有没有特征值 B、 训练样本有没有目标值 C、 有没有训练集 D、 有没有测试集
- 19.给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本，然后基于这k个样本的信息来进行预测。这种学习算法称为（） 选项： A、k-means B、k近邻学习 C、随机森林 D、决策树
- 20.AdaBoost算法中,经过自助采样从样本集D得到训练集Di,而后基于Di进行分类器训练,训练得到的分类器对D进行分类。
- 21.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
- 22.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
