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关于随机森林

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主观题
关于随机森林
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主观题
关于随机森林,错误的是()
答案
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
答案
多选题
相比其他决策分类模型,随机森林算法模型的优点有()
A.使用袋外估计评价模型的分类误差 B.变量重要性的度量 C.可解释性强 D.随机特征选取
答案
单选题
以下有关随机森林算法的说法不正确的是()
A.随机森林算法的精度不一定随着决策树数量的增多而提升 B.随机森林算法对异常值和缺失值不敏感 C.随机森林算法完全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
答案
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()
答案
主观题
随机森林中可以采用各种决策树算法,常见的决策树算法有()。
答案
主观题
简述我国《森林法》中关于森林采伐管理的规定。
答案
单选题
依据《森林法》, 关于森林采伐,下列说法中,正确的是()
A.母树林严禁采伐 B.风景林可以进行更新性质的采伐 C.自然保护区的森林可以进行抚育性质的采伐 D.成熟用材林皆伐后,应当在3年内完成更新造林
答案
单选题
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4.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
答案
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