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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
算法
若干个
集成
发布时间:
2024-06-06 16:37:35
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1.
随机森林是通过集成学习的思想,将多棵决策树进行集成的算法 选项:A、正确B、错误
2.
以下那种算法不是集成学习算法( )选项: A:随机森林; B:AdaBoost; C:XGBoost; D:决策树
3.
以下机器学习算法中,属于集成学习算法Boosting的是( ) 选项: A、决策树 B、逻辑回归 C、随机森林 D、GBM
4.
以下机器学习算法中,属于集成学习算法Bagging的是() 选项: A、决策树 B、逻辑回归 C、随机森林 D、GBM
5.
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
6.
关于随机森林描述不正确的是()。 选项: 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
7.
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
8.
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
9.
【单选题】(0.5分)以下机器学习算法中,属于集成学习算法Bagging的是()。 选项: A: 决策树 B: 逻辑回归 C: 随机森林 D: GBM
10.
随机森林算法是一种集成学习方法,它通过构建多个决策树来提高预测的准确性。(正确)
11.
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 B、随机森林由随机数量的决策树组成 C、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 D、随机森林的弱分类器(基分类器)的特征选择是随机的
12.
在线性回归、决策树、随机森林、K-means算法这些机器学习算法中,()、()、随机森林属于有监督的机器学习算法。
13.
随机森林是一种基于大模型算法的集成学习方法。 选项: A:正确 B:错误
14.
随机森林是有监督学习的算法,不属于集成学习的范畴A.正确B.错误
15.
哪个选项是随机森林算法的核心特点?( )选项: A:基于决策树的集成学习 B:对数据集进行随机采样 C:使用自上而下的搜索策略 D:ABC都是
16.
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
17.
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
18.
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。
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