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[多选题]

‌随机森林的模型泛化误差界由()确定。

A.树间的相关性

B.训练数据的质量

C.单棵树的分类强度

D.训练数据的数量

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第1题
分类模型的误差大致分为两种:训练误差(trainingerror)和泛化误差(generalizationerror)。()
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第2题
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第3题
分类算法中,用测试数据检验模型得到的准确率和召回率就是泛化误差()
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第4题
下列哪项叙述是正确的()

A.LR模型在加入正则化项后Variance将增大

B.线性SVM是寻找最小边缘的超平面的一个分类器

C.Xgboost和GDBT都是属于boosting算法

D.xgboost和随机森林都是属于bagging算法

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第5题
在随机效应模型中,定义复合误差为,其中ait与uit无关,而且uit有常方差并且是序列无

在随机效应模型中,定义复合误差为,其中ait与uit无关,而且uit有常方差并且是序列无关的。定义,其中λ由式(14.10)给出。

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第6题
随机森林可以直接给出决策树的决策规则,即给出模型的显性表达式。()
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第7题
决策树模型常常用来解决分类和回归问题。常见的算法包括以下哪些?()

A.CART

B.ID3

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第8题
通常决策树之间相关系数越高,每棵决策树分类精度越高,决策树数量越多,随机森林模型的分类效果越好。()
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第9题
下面算法中哪个不是分类算法?()

A.决策树

B.高斯混合模型GMM

C.随机森林

D.Xgboost

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第10题
随机森林的优点不包括()。

A.准确率高

B.能处理很高维度的数据

C.与黑盒模型类似

D.有很好的抗噪性

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第11题
给定n个数据点,其中一半用于训练,另一半用于测试,则训练误差和泛化误差之间的差别会随着n的增大而减小()
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