题目内容
（请给出正确答案）
A.随机森林只能用来分类，不能用来预测一个连续的数值型结果。
B.随机森林模型训练和应用的速度都较决策树慢
C.都不做K折交叉验证时，随机森林的性能评价比决策树的可靠
D.随机森林通常性能比决策树好
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A.这两种方法都可以用来做分类。
B.随机森林用来做分类，梯度提升用来做回归。
C.随机森林用来做回归，梯度提升用来做分类
D.两种方法都可以用来做回归。
A.随机森林既可以做分类，也可以做回归分析。
B.与单颗决策树模型相比，随机森林不容易产生过拟合。
C.与单颗决策树相比，随机森林需要更多的特征工程。
D.随机森林模型的准确率取决于少数准确度较好的少数决策树模型。
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。
A.GBDT算法比随机森林容易欠拟合
B.随机森林是并行计算的,而GBDT不能
C.GBDT算法比随机森林容易过拟合
D.GBDT与随机森林都是建立在CART树的基础之上的
A.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。
B.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。
C.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。
D.随机森林训练后只需选择性能最好的树最为预测模型。
A.GBDT算法采用了Boosting技术，通过迭代更新样本的权重，串行生成序列的决策树集合。
B.随机森林的基学习器采用装袋法，多个基学习器可以并行执行。
C.随机森林的准确度一般好于GBDT算法的准确度。
D.随机森林和GBDT都是决策树的集成模型。
A.Bagging、Boosting、Stacking
B.Bagging、Ababoost、Stacking
C.Bagging、Ababoost、随机森林
D.Ababoost、随机森林、Stacking
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.2
B.1and2
C.1,3and4
D.2and4
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