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下面有关随机森林的说法哪个是错误的？
A．每颗树都是从属性集随机抽取一定数目的属性作为候选的特征。
B．随机森林训练后只需选择性能最好的树最为预测模型。
C．随机森林是一种集成算法，可以使用CART等基学习器提高分类的性能。
D．类似装袋法的样本抽样方法，保证每棵树的学习样本集的多样性。
参考答案和解析
随机森林训练后只需选择性能最好的树最为预测模型
更多 “下面有关随机森林的说法哪个是错误的？A．每颗树都是从属性集随机抽取一定数目的属性作为候选的特征。B．随机森林训练后只需选择性能最好的树最为预测模型。C．随机森林是一种集成算法，可以使用CART等基学习器提高分类的性能。D．类似装袋法的样本抽样方法，保证每棵树的学习样本集的多样性。” 相关考题
考题
下面关于随机误差说法错误的是A.随机误差决定结果的精密度B.随机误差是具有统计规律的误差C.引起随机误差的因素是无法控制的D.随机误差的变化可以预先确定E.通过增加测定次数在某种程度上可以将随机误差减小
考题
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,GradientBoostingTrees训练模型的表现总是比随机森林好A.2B.1and2C.1,3and4D.2and4
考题
对于随机森林和GradientBoostingTrees,下面说法正确的是:( )
A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.B这两个模型都使用随机特征子集,来生成许多单个的树.C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,GradientBoostingTrees训练模型的表现总是比随机森林好
考题
下面选项中关于我国森林资源的说法错误的是（）。A、森林资源总量相对不足、质量不高、分布不均B、严守林业生态红线面临的压力巨大C、加强森林经营的要求非常迫切D、森林生态系统功能脆弱的状况已得到根本改变
考题
下面关于随机误差说法错误的是（）A、随机误差决定结果的精密度B、随机误差是具有统计规律的误差C、引起随机误差的因素是无法控制的D、随机误差的变化可以预先确定E、通过增加测定次数在某种程度上可以将随机误差减小
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下面有关群签名说法错误的是（）。A、只有群成员能代表这个群组对消息签名B、验证者可以确认数字签名来自于该群组C、验证者能够确认数字签名是哪个成员所签D、借助于可信机构可以识别出签名是哪个签名人所为
考题
单选题有关随机分组的说法错误的是（）A
随机分组就是按机遇原则进行分组B
随机分组的目的是使干扰因素均匀分到对照组和实验组C
随机分组受到主观因素的影响D
常用的方法有抛币法、抽签法等
考题
单选题下面选项中关于我国森林资源的说法错误的是（）。A
森林资源总量相对不足、质量不高、分布不均B
严守林业生态红线面临的压力巨大C
加强森林经营的要求非常迫切D
森林生态系统功能脆弱的状况已得到根本改变
考题
单选题下面有关群签名说法错误的是（）。A
只有群成员能代表这个群组对消息签名B
验证者可以确认数字签名来自于该群组C
验证者能够确认数字签名是哪个成员所签D
借助于可信机构可以识别出签名是哪个签名人所为
考题
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、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
考题
单选题下面关于随机误差说法错误的是（）A
随机误差决定结果的精密度B
随机误差是具有统计规律的误差C
引起随机误差的因素是无法控制的D
随机误差的变化可以预先确定E
通过增加测定次数在某种程度上可以将随机误差减小
考题
单选题下列关于随机性效应的说法哪个是错误的（）。A
通常不存在剂量阈值水平B
发生几率正比于剂量大小C
严重程度与剂量有关D
主要表现形式是致畸和致癌E
表现在下一代的致畸称为遗传效应
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