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相关试题
- 1.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
- 2.随机森林是一种集成学习方法，基本思想是把几棵不同参数的决策树打包到一起，每棵决策树单独进行预测，然后计算所有决策树预测结果的平均值（适用于回归分析）或所有决策树“投票”得到最终结果（适用于分类）。选项： A:正确; B:错误
- 3.随机森林是一种集成学习方法,基本思想是把几棵不同参数的决策树打包到一起,每棵决策树单独进行预测,然后计算所有决策树预测结果的平均值(适用于回归分析)或所有决策树“投票”得到最终结果(适用于分类)。A.正确B.错误
- 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 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.随机森林只能选择决策树作为基分类器。（ ）选项： A:对 B:错
- 6.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
- 7.以下关于随机森林(RandomForest)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，是无放回的选取训练数据
- 8.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
- 9.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（ ）对样本进行训练和预测。 选项： A: 多个数据集 B: 多棵决策树 C: 多组规则 D: 多个模块
- 10.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
- 11.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（）。
- 12.随机森林是集成学习中的一种方法，它是由多个决策树组成的。这些决策树是如何构建的？ 选项： A、每个决策树都是由随机选择的样本构建的 B、每个决策树都是由整个训练集构建的 C、每个决策树都是由随机选择的特征和样本构建的 D、每个决策树都是由所有特征和所有样本构建的
- 13.随机森林是以K棵决策树为基本分类器。 选项： A: 对 B: 错
- 14.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
- 15.以下有关随机森林算法正确的说法有哪些？选项： A:与单颗决策树相比，随机森林需要更多的特征工程。 B:与单颗决策树模型相比，随机森林不容易产生过拟合。 C:随机森林既可以做分类，也可以做回归分析。 D:随机森林模型的准确率取决于少数准确度较好的少数决策树模型。
- 16.以下有关随机森林算法正确的说法有哪些？选项： A:与单颗决策树相比，随机森林需要更多的特征工程。; B:与单颗决策树模型相比，随机森林不容易产生过拟合。; C:随机森林既可以做分类，也可以做回归分析。; D:随机森林模型的准确率取决于少数准确度较好的少数决策树模型。
- 17.随机森林就是由（ ）棵决策树构成的。
