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

题目

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
相似考题

1.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)。

2.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

3.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

4.下面不是分类的常用方法的有()A、K近邻法B、朴素贝叶斯C、决策树D、条件随机场

更多“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”相关问题

  • 第1题：

    以下算法中属于聚类算法的是()。

    A.随机森林

    B.逻辑回归

    C.Kmeans

    D.KNN算法


    正确答案：C

  • 第2题：

    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


    答案：D

  • 第3题：

    货位管理的算法有

    A、随机分类法

    B、ABC货物分类法存放

    C、柔性分区法

    D、货位联合编号法


    参考答案：BCD

  • 第4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

    正确答案:C

  • 第5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。


    正确答案:错误

  • 第6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。


    正确答案:错误

  • 第7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。


    正确答案:错误

  • 第8题：

    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

    正确答案:C

  • 第9题：

    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


    正确答案： 错
    解析： 暂无解析

  • 第10题：

    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


    正确答案： C
    解析： 暂无解析

  • 第11题：

    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。
    A

    BP

    B

    决策树

    C

    感知机

    D

    随机森林


    正确答案： A
    解析： 暂无解析

  • 第12题：

    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（）。

    正确答案： 数值概率算法,蒙特卡罗算法
    解析： 暂无解析

  • 第13题：

    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.Kmeans

    D.KNN算法


    正确答案：ABD

  • 第14题：

    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


    正确答案:ABCD

  • 第15题：

    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


    答案：B

  • 第16题：

    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

    正确答案:A,B

  • 第17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。

    • A、BP
    • B、决策树
    • C、感知机
    • D、随机森林

    正确答案:B

  • 第18题：

    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

    正确答案:C

  • 第19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（）。


    正确答案:数值概率算法；蒙特卡罗算法

  • 第20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

    正确答案:C

  • 第21题：

    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


    正确答案： 错
    解析： 暂无解析

  • 第22题：

    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


    正确答案： A,D
    解析： 暂无解析

  • 第23题：

    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


    正确答案： 错
    解析： 暂无解析

  • 第24题：

    多选题
    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


    正确答案： D,B
    解析： 暂无解析

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