对基决策树的每个结点，首先，从该结点的属性集合中，随机选择一个包含k个属性的子集。然后，从这个子集中，选择一个最优属性，用于划分。该方法是（ ）。
A: AdaBoost
B: 传统决策树
C: Boosting方法
D: 随机森林
A: AdaBoost
B: 传统决策树
C: Boosting方法
D: 随机森林
举一反三
- 关于决策树算法的描述正确的是（ ）。 A: 决策树可以看成一个If-then规则的集合。 B: 在决策树算法中，每个内部结点表示在一个特征或属性；每个分支代表这个特征或属性在某个值域上的输出；每个叶结点代表一种类别。 C: 决策树剪枝的目的是为了降低决策树算法的过拟合 D: 在决策树的各个结点上以信息增益为准则，选择划分后信息增益最大的属性作为划分属性，递归地构建决策树。
- 关于决策树算法的描述正确的是（）。 A: 决策树剪枝的目的是为了降低决策树算法的过拟合 B: 决策树可以看成一个If-then规则的集合。 C: 在决策树的各个结点上以信息增益为准则，选择划分后信息增益最大的属性作为划分属性，递归地构建决策树。 D: 在决策树算法中，每个内部结点表示在一个特征或属性；每个分支代表这个特征或属性在某个值域上的输出；每个叶结点代表一种类别。
- 随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。随机森林的随机性体现在每颗树的训练样本是随机的，树中每个节点的分裂属性集合也是随机选择确定的。有了这2个随机的保证，随机森林就不会产生过拟合的现象了。
- 属性规约中的逐步向前选择方法,方法描述为:从一个空属性集开始,每次从原来属性集合中选择一个当前最优的属性添加到当前属性子集中,直到无法选择出最优属性或满足一定阈值约束为止。( )
- 从一个空属性集开始，每次从原来属性集合中选择一个当前最优的属性添加到当前属性子集中。直到无法选择出最优属性或满足一定阈值约束为止的属性规约方法称为（ ）。