随机森林建模过程中，通过有放回的抽样方法得到自助样本，样本大小一般是原数据集的36%左右
错误
举一反三
- 关于自助法,下列说法正确的是() A: 自助法采用有放回抽样方法 B: 自助法采用无放回抽样方法 C: 自助法用抽中的自助样本训练,未抽中的作检验集 D: 自助法用未抽中的样本训练,抽中的自助样本作检验集
- 放回抽样与不放回抽样所得到的样本代表性有差别，在样本量一样时，放回抽样的估计精度高一些。
- bootstrap数据是有放回地从总共N个样本中抽样n个样本。
- 数据建模分析，_________方法需要计算样本之间的距离。 A: 决策树 B: 随机森林 C: 线性回归 D: k-means
- bootstrap数据的含义是：（） A: 有放回的从整体N中抽样n个样本 B: 无放回的从整体M中抽样m个特征 C: 无放回的从整体N中抽样n个样本 D: 有放回的从整体M中抽样m个特征
内容
- 0
bootstrap数据是指 A: 从总共M个特征中有放回地抽样m个特征 B: 从总共M个特征中无放回地抽样m个特征 C: 从总共N个样本中有放回地抽样n个样本 D: 从总共N个样本中无放回地抽样n个样本
- 1
每次随机留出一个样本作为检验集,余下的作为训练集是那种抽样方法______。 A: n倍交叉验证 B: Bagging(Bootstrap aggregating) C: 无放回随机抽样 D: 留一法交叉验证
- 2
bootstrap据表示的是( )。 A: 有放回地从总共M个特征中抽样m个特征 B: 无放回地从总共M个特征中抽样m个特征 C: 无放回地从总共N个样本中抽样n个样本 D: 有放回地从总共N个样本中抽样n个样本
- 3
随机森林是由多个决策树构成的森林，算法分类结果由这些决策树投票得到，决策树在生成的过程当中分别在行方向和列方向上添加随机过程。随机森林在行方向上构建决策树时采用放回抽样（bootstraping）得到训练数据。列方向上采用无放回随机抽样得到特征子集，并据此得到其最优切分点，这便是随机森林算法的基本原理。
- 4
以下模型性能评估的方法中，哪一种方法采用有放回的随机抽样？ A: 保持方法 B: 留一法 C: 随机二次抽样 D: 自助法