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

题目
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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1.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

2.对于随机变量X1,X2,…,Xn,下列说法不正确的是().

3. 对于单因素完全随机设计方差分析的组内误差，下面哪些说法是对的？() A.其自由度为k（n-l） B.反映的是随机因素的影响 C.反映的是随机因素和系统因素的影响 D.组内误差一定小于组间误差

4.下面说法中选项正确的是（）。A.内生变量是非随机变量B.前定变量是随机变量C.外生变量是随机变量D.外生变量是非随机变量

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  • 第1题：

    下面说法正确的是（ ）。

    A.内生变量是非随机变量
    B.前定变量是随机变量
    C.外生变量是随机变量
    D.外生变量是非随机变量

    答案：D
    解析：

  • 第2题：

    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 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：

    下面哪些属于传统的机器学习方法（）

    A．逻辑回归

    B．支持向量机

    C．AdaBoost

    D．随机森林


    ABC

  • 第5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

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