下列关于随机森林模型的描述错误的是()
A: 通过训练多棵简单的决策树集成为强学习器
B: 与基本的Bagging算法采用相同的样本抽取方式
C: 每次从所有属性中随机抽取t个属性来训练弱学习器
D: 只能构建分类模型
A: 通过训练多棵简单的决策树集成为强学习器
B: 与基本的Bagging算法采用相同的样本抽取方式
C: 每次从所有属性中随机抽取t个属性来训练弱学习器
D: 只能构建分类模型
举一反三
- 随机森林在以______ 为基学习器构建Bagging集成的基础上,引入了______ 属性选择。随机森林中基学习器的多样性不仅来自______ 扰动,还来自______ 扰动。
- 下列哪个集成学习器的个体学习器存在强依赖关系（ ） A: Boosting B: Bagging C: Random Forest D: 随机森林
- 随机森林的随机性体现在哪里（ ）。 A: 每棵树的结点采用随机属性搜索 B: 随机删除一些树内结点 C: 每棵树采用随机取样训练 D: 随机采用随机抽取的样本来训练整个随机森林
- 以下机器学习算法中,属于集成学习算法Bagging的是() A: 决策树 B: 逻辑回归 C: 随机森林 D: GBM
- 下列哪个集成学习器的个体学习器不存在强依赖关系（ ） A: Boosting B: AdaBoost C: 随机森林 D: EM