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- 1.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
- 2.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。
- 3.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
- 4.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。
- 5.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
- 6.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。
- 7.下面关于随机森林和集成学习的说法，正确的是（） 选项： A:A.随机森林只能用于解决分类问题 B:B. 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 C:C. 随机森林由随机数量的决策树组成 D:D. 随机森林的弱分类器（基分类器）的特征选择不是随机的
- 8.随机森林是一种（）策略，将各个独立决策树产生预测结果进行合并。
- 9.哪个算法利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器 选项： A:决策树 B:朴素贝叶斯 C:逻辑回归 D:随机森林
- 10.试析随机森林为何比决策树Bagging集成的训练速度更快。
- 11.以下关于随机森林(Random Forest)说法正确的是（）（单选题） 选项： A:随机森林构建决策树时，是无放回的选取训练数据 B:随机森林是Boosting的一个扩展变体 C:随机森林算法不会过拟合 D:随机森林中基学习器的多样性不仅来自样本扰动，还来自属性扰动
- 12.随机森林是一种（）策略，将各个独立决策树产生预测结果进行合并。选项： A:集成学习 B:归纳学习 C:聚类学习 D:自适应学习
- 13.随机森林是一种（）策略，将各个独立决策树产生预测结果进行合并。选项： A:自适应学习 B:聚类学习 C:归纳学习 D:集成学习
- 14.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
- 15.以下有关随机森林算法正确的说法有哪些？选项： A:随机森林既可以做分类，也可以做回归分析。; B:与单颗决策树模型相比，随机森林不容易产生过拟合。; C:与单颗决策树相比，随机森林需要更多的特征工程。; 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.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。
- 18.随机森林决策树的集成，是一种什么方法( ) 选项：A、pastingB、BoostingC、BaggingD、stacking
- 19.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
- 20.随机森林的多棵决策树采用( )的方式进行预测。 选项： A: 投票 B: 线性组合 C: 加权组合 D: 随机组合
