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- 1.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
- 2.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
- 3.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
- 4.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
- 5.(单选)21.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
- 6.199.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
- 7.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
- 8.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
- 9.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:G B:DT算法比随机森林容易欠拟合 C:随机森林是并行计算的,而G D:DT不能 E:G F:DT算法比随机森林容易过拟合 G:G H:DT与随机森林都是建立在CART树的基础之上的
- 10.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
- 11.基于Boosting的集成学习，其代表算法不包括？（） 选项： A、Adaboost B、GBDT C、XGBOOST D、随机森林
- 12.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（）0 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 模型的分类效果越好。
- 13.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
- 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: 线性回归 B: GBDT C: 随机森林 D: xgboost
- 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。
- 16.335. 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:线性回归 B:GBDT C:随机森林 D:Xgboost
- 17.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
