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随机森林是以K棵决策树为基本分类器。
选项:
A: 对
B: 错
决策
分类
森林
发布时间:
2024-05-09 22:57:10
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相关试题
1.
随机森林只能选择决策树作为基分类器。( )选项: A:对 B:错
2.
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
3.
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
4.
随机森林就是由( )棵决策树构成的。
5.
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( )。 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
6.
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
7.
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。
8.
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
9.
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
10.
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
11.
随机森林的算法示意图如下图所示,关于随机森林算法,下列说法错误的是:() 选项:A、随机森林是以决策树为基学习器构建并行式集成方法。B、随机森林对训练集进行子抽样是为了保证基学习器的多样性。C、随机森林对样本集进行属性抽样是为了保证基学习器的准确性。D、随机森林预测输出时,通常对分类任务使用简单投票法,即选择票数最多的结果。
12.
关于随机森林,以下说法不正确的是选项: A:随机森林通常性能比决策树好; B:都不做K折交叉验证时,随机森林的性能评价比决策树的可靠; C:随机森林只能用来分类,不能用来预测一个连续的数值型结果。; D:随机森林模型训练和应用的速度都较决策树慢
13.
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。 A: 决策树 B: 支持向量机 C: K近邻 D: 朴素贝叶斯分类器
14.
随机森林就是由( )棵决策树构成的 选项: A: 一 B:二 C:三 D:多
15.
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
16.
下面哪些算法不是机器学习中的分类算法() 选项: A:随机森林 B:Logistic C:决策树(DT,Decision D:K-mean
17.
【单选】基于规则的分类器有Aprior、随机森林,还有( )。(1) Apriori算法:根据关联规则进行分类,用于频繁模式和关联规则挖掘。(2) C4.5算法:生成决策树,并从决策树中提取分类规则。(3) 随机森林算法:构建多个决策树,对新数据进行分类投票。 选项: A: C4.5 B: KNN C: Naive D: ANN
18.
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。A.决策树B.K近邻C.朴素贝叶斯分类器D.支持向量机
19.
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
20.
决策树是随机森林模型的子结构。( )选项: A:对 B:错
21.
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
22.
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
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