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- 1.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
- 2.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
- 3.以下关于随机森林(RandomForest)说法正确的是（）。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
- 4.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
- 5.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。
- 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。
- 8.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。
- 9.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。
- 10.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。
- 11.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。
- 12.随机森林是由若干个决策树组成的集成学习算法。 选项： A:正确 B:错误
- 13.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。
- 14.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（）。
- 15.关于随机森林，下列哪种说法是错误的（）。选项： A:每棵树都尽量生长，且没有剪枝过程 B:从样本特征中随机选取部分特征子集训练决策树 C:森林中，树之间的相关性越大，错误率越低 D:森林中每棵树的分类能力越强，整个森林的错误率越低
- 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()
