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

题目

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.2

B.1and2

C.1,3and4

D.2and4

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1.下面关于B树和B＋树的叙述中，不正确的结论是()。A.B树和B＋树都能有效的支持顺序查找B.B树和B＋树都能有效的支持随机查找C.B树和B＋树都是平衡的多叉树D.B树和B＋树都可用于文件索引结构

2.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

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  • 第1题：

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    A．1 和 3

    B．1 和 4

    C．2 和 3

    D．2 和4


    随机森林对数据集的特征进行无放回抽样

  • 第2题：

    33、讨论树、森林和二叉树的关系，目的是________。

    A．将树、森林按二叉树的存储结构进行存储，并利用二叉树的算法解决树与森林的有关问题

    B．将树、森林转化成二叉树，统一逻辑表示形式

    C．只是为了方便定义树、森林的遍历方法

    D．体现一种技巧，没有什么实际意义


    B 将树、森林按二叉树的存储方式进行存储并利用二叉树的算法解决树的有关问题

  • 第3题：

    下述关于随机森林和GBDT算法的说法，正确的有（）。

    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


    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。;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。;随机森林和GBDT都是决策树的集成模型。

  • 第4题：

    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。


    随机森林训练后只需选择性能最好的树最为预测模型

  • 第5题：

    156、随机森林中树的数量对整体性能影响不大。


    C

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