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下面有关随机森林的说法哪个是错误的?
发布时间:
2024-06-09 03:09:08
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1.
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。
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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。
3.
以下关于随机森林(Random Forest)说法正确的是()(单选题) 选项: A:随机森林构建决策树时,是无放回的选取训练数据 B:随机森林是Boosting的一个扩展变体 C:随机森林算法不会过拟合 D:随机森林中基学习器的多样性不仅来自样本扰动,还来自属性扰动
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
5.
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
6.
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
7.
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
8.
以下关于随机森林(Random Forest)说法正确的是()。 选项: A:随机森林算法容易陷入过拟合 B:随机森林由若干决策树组成,决策树之间存在关联性 C:随机森林学习过程分为选择样本、选择特征、构建决策树三个部分 D:随机森林构建决策树时,是有放回的选取训练数据
9.
有关膈的说法哪个是错误的 【 】
10.
有关膈的说法哪个是错误的
11.
有关VGG网络的说法,以下哪个说法是错误的?
12.
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
13.
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
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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
15.
以下有关随机森林和GBDT算法的说法,正确的有哪些?选项: A:GBDT算法采用了Boosting技术,通过迭代更新样本的权重,串行生成序列的决策树集合。; B:随机森林的基学习器采用装袋法,多个基学习器可以并行执行。; C:随机森林的准确度一般好于GBDT算法的准确度。; D:随机森林和GBDT都是决策树的集成模型。
16.
下列关于随机森林和Adaboost说法正确的是( )选项: A:和Adaboost相比,随机森林对错误和离群点更鲁棒; B:随机森林准确率不依赖于个体分类器的实例和他们之间的依赖性; C:随机森林对每次划分所考虑的属性数很偏感; D:Adaboost初始时每个训练元组被赋予相等的权重
17.
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
18.
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
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