更多"[单选题]随机森林相比Bagging，进一步在决策树的训练过程中引入了"的相关试题:
[判断题]随机森林的训练效率通常低于Bagging
A.正确
B.错误
[简答题]随机森林的训练效率常优于Bagging吗？为什么？
[填空题]个体决策树的构建过程中Bagging使用的是（ ）型决策树，而随森林使用的是（）型决策树
[单选题]增加以下哪些超参数可能导致随机森林模型过拟合数据( )
1). 决策树的数量; (2). 决策树的深度; (3). 学习率。
A. (1)
B. (2)
C. (3)
D. (2)(3)
[判断题]预剪枝决策树的训练时间开销比后剪枝决策树要大得多。
A.正确
B.错误
[判断题]决策树是基于树结构来进行决策的，决策树学习的目的是为了产生一棵泛化能力强的决策树。
A.正确
B.错误
[判断题]随机森林的两个随机指的是随机选取样本和随机选取属性
A.正确
B.错误
[判断题]预剪枝决策树通常比后剪枝决策树保留了更多的分支。
A.正确
B.错误
[简答题]1.试分析使用最小训练误差作为决策树划分选择准则的缺陷
[单选题]决策树决策法是
A.期望值决策法的一种形式
B.主管决策的一种方法
C.线性规划法的一种形式
D.定性决策的一种方法
[单选题]在大数据集上训练决策树，为了使用较少时间，我们可以（）
A.增加树的深度
B.增加学习率
C.减少树的深度
D.减少树的数量
[判断题]一般情形下，后剪枝决策树的欠拟合风险很小，泛化性能往往优于预剪枝决策树。
A.正确
B.错误
[判断题]决策树的生成是一个递归过程，，在决策树基本算法中，有三种情形会导致递归返回。
A.正确
B.错误
[填空题]决策树学习的关键是如何选择最优划分属性。一般而言，随着划分过程不断进行，我们希望决策树的分支结点的_______越来越高
[判断题]剪枝是决策树学习算法对付“过拟合”的主要手段，决策树剪枝的基本策略有“预剪枝”和“后剪枝”。
A.正确
B.错误
[判断题]决策树的适用面较广，对于分类应用和回归应用，决策树都可以被用来构建模型。
A.正确
B.错误
[单选题]1.8 决策树和决策表用来描述(
A. 逻辑判断功能
B. 决策过程
C. 数据流程
D. 功能关系
[判断题]决策树法是确定性决策的一种。
A.正确
B.错误
