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
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
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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
在随机森林里，你生成了几百颗树，然后对这些树的结果进行综合，下面关于随机森林中每颗树的说法正确的是？ 每棵树是通过数据集的子集和特征的子集构建的 每棵树是通过所有的特征构建的 每棵树是通过所有数据的子集构建的 每棵树是通过所有的数据构建的A．1 和 3B．1 和 4C．2 和 3D．2 和4
下面有关随机森林的说法哪个是错误的？A．每颗树都是从属性集随机抽取一定数目的属性作为候选的特征。B．随机森林训练后只需选择性能最好的树最为预测模型。C．随机森林是一种集成算法，可以使用CART等基学习器提高分类的性能。D．类似装袋法的样本抽样方法，保证每棵树的学习样本集的多样性。
13、超参数和参数的区别。参数一般是模型需要根据训练数据可以自动学习出的变量。超参数一般就是根据经验确定预设的变量。下面哪些是超参数？A．深度学习模型的权重，偏差B．深度学习的学习速率、人工神经网络的层数C．深度学习的迭代次数D．深度学习的每层神经元的个数
超参数和参数的区别。参数一般是模型需要根据训练数据可以自动学习出的变量。超参数一般就是根据经验确定预设的变量。下面哪些是超参数？A．深度学习的学习速率、人工神经网络的层数B．深度学习模型的权重，偏差C．深度学习的迭代次数D．深度学习的每层神经元的个数
【单选题】我们想在大数据集上训练决策树，为了使用较少时间，可以（）A．增加树的深度B．增加学习率C．减少树的深度D．减少树的数量