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- 1.以下选项中，属于GBDT和AdaBoost区别的是（ ） 选项： A:预测器不同 B:GBDT在每个迭代中调整实例权重，而AdaBoost让新的预测器针对前一个预测器的残差进行拟合。 C:AdaBoost在每个迭代中调整实例权重，而GBDT让新的预测器针对前一个预测器的残差进行拟合。 D:二者无区别
- 2.GBDT算法的描述，不正确的是( )选项： A:决策树+Boosting=GBDT; B:GBDT算法主要是用了Boosting方法; C:GBDT与AdaBoost 的对比，都是 Boosting 家族成员，使用弱分类器；都使用前向分步算法; D:梯度提升算法通过迭代地选择一个梯度方向上的基函数来逐渐逼近局部极小值
- 3.基于 Boosting 的集成学习代表算法不包含( )。 选项： A、Adaboost B、GBDT C、XGBOOST D、随机森林
- 4.Boosting家族的成员有 A. XGBoost算法 B. RF算法 C. GBDT算法 D. AdaBoost算法
- 5.基于Bagging的集成学习代表算法有（）。 A.Adaboost B.GBDT C.XGBOOST D.随机森林
- 6.基于Boosting的集成学习代表算法不包含（）。 A.Adaboost B.GBDT C.XGBOOST D.随机森林
- 7.以下哪些选项属于机器学习中常见的集成学习算法 ? 选项： A:多项式回归 B:随机森林 C:GBDT D:Adaboost
- 8.GBDT 算法相比于随机森林算法，以下哪种表述是错误的 ? 选项： A:GBDT 与随机森林都可以使用 CART 树作为基础树模型 B:随机森林的更偏向于减小方差， GBDT 更偏向于减小偏差 C:GBDT 训练速度比随机森林快 (同数据集、树的数量相同 ) D:GBDT 算法比随机森林容易过拟合
- 9.以下哪些算法是集成学习算法？（ ）（多选题） 选项： A、随机森林Random Forest B、提升算法AdaBoost C、梯度提升算法GBDT D、升级版的梯度提升算法XGBoost
- 10.GBDT算法相比于随机森林算法，以下哪种表述是错误的？ 选项： A: GBDT训练速度比随机森林快（同数据集、树的数量相同） B: GBDT算法比随机森林容易过拟合 C: 随机森林的更偏向于减小方差，GBDT更偏向于减小偏差 D: GBDT与随机森林都可以使用CART树作为基础树模型
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11.GBDT算法相比于随机森林算法，以下哪种表述是错误的？ 选项： A:
GBDT训练速度比随机森林快（同数据集、树的数量相同）
B:GBDT算法比随机森林容易过拟合
C:随机森林的更偏向于减小方差，GBDT更偏向于减小偏差
D:GBDT与随机森林都可以使用CART树作为基础树模型
- 12.GBDT算法相比于随机森林算法，以下哪种表述是错误的？ 选项： A:GBDT算法比随机森林容易过拟合 B:随机森林是并行计算的，而GBDT不能 C:GBDT算法比随机森林容易过拟合 D:GBDT与随机森林都是建立在CART树的基础之上的
- 13.GBDT 算法相比于随机森林算法，以下哪种表述是错误的? 选项： A:GBDT 算法比随机森林容易欠拟合 B:随机森林是并行计算的，而 GBDT 不能 C:GBDT 算法比随机森林容易过拟合 D:GBDT 与随机森林都是建立在 CART 树的基础之上的
- 14.以下哪些选项属于机器学习中常见的集成学习算法？ 选项： A:A. 随机森林 B:B. GBDT C:C. 多项式回归 D:D. Adaboost
- 15.199.GBDT算法相比于随机森林算法，以下哪种表述是错误的？ 选项： A:A.GBDT算法比随机森林容易欠拟合 B:B.随机森林是并行计算的，而GBDT不能 C:C.GBDT算法比随机森林容易过拟合 D:D.GBDT与随机森林都是建立在CART树的基础之上的
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16.GBDT 算法相比于随机森林算法，以下哪种表述是错误的 选项： A:
GBDT 算法比随机森林容易欠拟合
B:随机森林是并行计算的，而 GBDT 不能
C:GBDT 算法比随机森林容易过拟合
D:GBDT 与随机森林都是建立在 CART 树的基础之上的
- 17.GBDT 算法相比于随机森林算法，以下哪种表述是错误的? 选项： A:GBDT 算法比随机森林容易欠拟合 B:随机森林是并行计算的，而 GBDT 不能 C:GBDT 算法比随机森林容易过拟合 D:GBDT 与随机森林都是建立在 CART 树的基础之上的 [object Object] F:C G:1
- 18.试题编号：228207] （单选题）GBDT 算法相比于随机森林算法，以下哪种表述是错误的? 选项： A:A、GBDT 算法比随机森林容易欠拟合 B:B、随机森林是并行计算的，而 GBDT 不能 C:C、GBDT 算法比随机森林容易过拟合 D:D、GBDT 与随机森林都是建立在 CART 树的基础之上的
- 19.GBD 算法相比随机森林算法，以下哪种表述是错误的？ 选项： A:GBDT 算法比森林容易欠拟合 B:随机森林是并行计算的，而 GBDT 不能 C:GBDT 算法比随机森林容易过拟合 D:GBDT 与随机森林都是建立在 CART 树的基础之上的
- 20.下面对GBDT(梯度提升决策树)集成学习算法描述错误的是() 选项： A、是AdaBoost算法的一种 B、一般用于回归任务 C、通常使用CART决策树作为弱学习器 D、每个弱学习器对前一次迭代的集成学习器的误差进行拟合
- 21.GbdT算法相比于随机森林算法，以下哪种表述是错误的?（单） 选项： A:GbdT与随机森林都可以建立在caRT树的基础之上的 B:GbdT算法比随机森林容易过拟合 C:GbdT算法比随机森林容易欠拟合 D:随机森林是并行计算的,而GbdT不能
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22.Adaboost算法在组合基分类器的时候让分类效果好的弱分类器具有较大的权重,而分类效果差的分类器具有较小的权重,并不要求所有分类器权重的和为1。
() - 23.GBDT 算法相比于随机森林算法，以下哪种表述是错误的? 选项： A:GBDT 算法比随机森林容易过拟合 B:GBDT 与随机森林都可以建立在 CART 树的基础之上的 C:GBDT 算法比随机森林容易欠拟合 D:随机森林是并行计算的，而 GBDT 不能
- 24.G EDT算法相比于随机森林算法， 以下哪种表述是错误的? 选项： A:GBDT算法比随机森林容易欠拟合 B:随机森林是并行计算的,而GBST不能 C:GBDT算法比随机森林容易过拟合 D:GBDT与随机森林都是建立在CART树的基础之上的
- 25.下列关于⾃适应增强 AdaBoost的描述中,描述错误的是? 选项： A:可灵活选择不同弱分类器 B:AdaBoost可以有效的避免过拟合 C:AdaBoost属于集成学习 D:随机森林属于
