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决策树是随机森林模型的子结构。( )
选项:
A:对
B:错
决策
森林
模型
发布时间:
2024-05-09 22:57:10
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1.
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。
2.
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。
3.
随机森林只能选择决策树作为基分类器。( )选项: A:对 B:错
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,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
5.
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
6.
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
7.
随机森林是以K棵决策树为基本分类器。 选项: A: 对 B: 错
8.
随机森林的缺点有() 选项: A:当随机森林中的决策树个数很多时,训练时需要的空间和时间会较大 B:随机森林计算复杂 C:随机森林模型还有许多不好解释的地方,有点算个黑盒模型 D:随机森林效率低,准确率低
9.
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
10.
随机森林的缺点有( )(多选题) 选项: A: 当随机森林中的决策树个数很多时,训练时需要的空间和时间会较大 B: 随机森林计算复杂 C: 随机森林模型还有许多不好解释的地方,有点算个黑盒模型 D: 随机森林效率低,准确率低
11.
关于随机森林描述不正确的是()。 A: 随机森林是一种集成学习算法 B: 随机森林的随机性主要体现在训练单决策树时,对样本和特征同时进行采样 C: 随机森林算法可以高度并行化 D: 随机森林预测时,根据单决策树分类误差进行加权投票
12.
通常决策树之间相关系数越高,每棵决策树分类精度越高,决策树数量越多,随机森林模型的分类效果越好。
13.
随机森林的总体结构依然是一棵决策树,树的分枝又由若干棵决策树构成
14.
随机森林模型由多棵决策树组成,通过将多棵决策树预测结果进行投票,相比单个决策树有效降低了模型的() A.预测偏差 B.方差 C.均值 D.异常值 选项:A、AB、BC、CD、D
15.
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。
16.
随机森林就是由( )棵决策树构成的。
17.
随机森林相比决策树的优点有()
18.
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
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