第三章单元测试
- 在决策树算法中，节点分裂的最佳属性选择是基于什么标准？（ ）
- 随机森林算法减少过拟合的机制是什么？（ ）
在随机森林中，增加树的数量对模型的影响是？（ ）
- 在构建随机森林时，如何确保树之间的多样性？（ ）
- 关于随机森林和决策树的性能比较，以下说法正确的是？（ ）
A:最大信息增益 B:最大距离度量 C:随机选择 D:最小欧氏距离
答案:最大信息增益
A:增加更多的特征 B:降低树的深度 C:通过交叉验证选择最佳单一模型 D:构建多个决策树并进行平均或多数投票
A:增加计算复杂度，可能提高模型的精确度 B:直接减少模型的方差 C:显著降低模型的偏差 D:增加计算复杂度，可能提高模型的精确度；直接减少模型的方差
A:在每个决策节点使用所有可用的特征进行分裂 B:对每棵树使用相同的参数设置 C:对每棵树使用所有可用的特征 D:为每棵树使用不同的训练数据
A:随机森林总是优于单一决策树，因为它减少了方差 B:单一决策树在所有情况下都比随机森林模型更准确 C:决策树的训练时间比随机森林短，因为它只构建一个树模型 D:随机森林不能处理高维数据，而决策树可以
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