多选题以下有关随机森林算法的说法正确的是()A随机森林算法的分类精度不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

多选题
以下有关随机森林算法的说法正确的是()
A

随机森林算法的分类精度不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


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剪枝是决策树学习算法对付“过拟合”的主要手段() 此题为判断题(对,错)。

下面哪个/些超参数的增加可能会造成随机森林数据过拟合?A.树的数量B.树的深度C.学习速率

对于随机森林和GradientBoostingTrees,下面说法正确的是()1.在随机森林的单个树中,树和树之间是有依赖的,而GradientBoostingTrees中的单个树之间是没有依赖的.2.这两个模型都使用随机特征子集,来生成许多单个的树3.我们可以并行地生成GradientBoostingTrees单个树,因为它们之间是没有依赖的,GradientBoostingTrees训练模型的表现总是比随机森林好A.2B.1and2C.1,3and4D.2and4

以下算法中属于聚类算法的是()。 A.随机森林B.逻辑回归C.KmeansD.KNN算法

以下算法中属于监督学习算法的是()。 A.随机森林B.逻辑回归C.KmeansD.KNN算法

以下哪种算法不是监督学习() A、决策树B、随机森林C、神经网络D、k-means

下列属于分类算法的有()。 A.随机森林B.朴素贝叶斯C.支持向量机D.k近邻法

对于随机森林和GradientBoostingTrees,下面说法正确的是:( ) A在随机森林的单个树中,树和树之间是有依赖的,而GradientBoostingTrees中的单个树之间是没有依赖的.B这两个模型都使用随机特征子集,来生成许多单个的树.C我们可以并行地生成GradientBoostingTrees单个树,因为它们之间是没有依赖的,GradientBoostingTrees训练模型的表现总是比随机森林好

以下哪种方法不属于有监督学习模型()A、线性回归B、决策树C、主成分分析D、随机森林

以下算法中对缺失值敏感的有()A、ogistic回归B、SVM算法C、CART决策树D、朴素贝叶斯

决策树算法易于理解好实现,且对缺失值、异常值和共线性都不敏感,是做分类预测的首选算法。

以下有关随机森林算法的说法正确的是()A、随机森林算法的分类精度不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

在1986年,罗斯·昆兰提出了()概念,这是机器学习另一个主流的闪光点。A、BPB、决策树C、感知机D、随机森林

决策树是一种采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类的算法。

以下哪项关于决策树的说法是错误的?()A、冗余属性不会对决策树的准确率造成不利的影响B、子树可能在决策树中重复多次C、决策树算法对于噪声的干扰非常敏感D、寻找最佳决策树是NP完全问题

随机森林中的每棵树都不进行剪枝,因此过拟合的风险很高。

利用概率的性质计算近似值的随机算法是(),运行时以一定的概率得到正确解的随机算法是()。

以下关于决策树的说法中,不正确的是()。A、冗余属性不会对决策树的准确率造成不利的影响B、子数可能在决策树中重复多次C、决策树算法对于噪声的干扰非常敏感D、寻找最佳决策树是NP完全问题

以下算法中,不属于分类预测的典型算法的是()A、Logistic回归B、决策树C、K-means算法D、神经网络

判断题决策树是一种采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类的算法。A对B错

判断题随机森林中的每棵树都不进行剪枝,因此过拟合的风险很高。A对B错

单选题以下哪种方法不属于有监督学习模型()A线性回归B决策树C主成分分析D随机森林

单选题在1986年,罗斯·昆兰提出了()概念,这是机器学习另一个主流的闪光点。ABPB决策树C感知机D随机森林

判断题决策树算法易于理解好实现,且对缺失值、异常值和共线性都不敏感,是做分类预测的首选算法。A对B错

多选题货位管理的算法有()A随机分类法BABC货物分类法存放C柔性分区法D货位联合编号法

填空题利用概率的性质计算近似值的随机算法是(),运行时以一定的概率得到正确解的随机算法是()。

多选题以下算法中对缺失值敏感的有()Aogistic回归BSVM算法CCART决策树D朴素贝叶斯