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同一个数据集上，通常使用随机森林的方法训练分类模型需要的时间比C4.5决策树更长。
参考答案和解析
A
更多 “同一个数据集上，通常使用随机森林的方法训练分类模型需要的时间比C4.5决策树更长。” 相关考题
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
如果一个训练好的模型在测试集上有100%的准确率，这是不是意味着在一个新的数据集上，也会有同样好的表现()A.是的，这说明这个模型的范化能力已经足以支持新的数据集合了B.不对，依然后其他因素模型没有考虑到，比如噪音数据
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
我们想要减少数据集中的特征数,即降维.选择以下适合的方案:( )
A.使用前向特征选择方法B.使用后向特征排除方法C.我们先把所有特征都使用,去训练一个模型,得到测试集上的表现.然后我们去掉一个特征,再去训练,用交叉验证看看测试集上的表现.如果表现比原来还要好,我们可以去除这个特征.D.查看相关性表,去除相关性最高的一些特征
考题
如下哪些不是基于规则分类器的特点，（）。A、规则集的表达能力远不如决策树好B、基于规则的分类器都对属性空间进行直线划分，并将类指派到每个划分C、无法被用来产生更易于解释的描述性模型D、非常适合处理类分布不平衡的数据集
考题
如下哪些不是基于规则的分类器的特点（）A、规则集的表达能力远不如决策树好B、基于规则的分类器都对属性空间进行直线划分，并将类指派到每个划分C、无法被用来产生更易于解释的描述性模型D、非常适合处理类分布不平衡的数据集
考题
从结构的角度看，数据仓库有3种模型：企业仓库、（1）和虚拟仓库。数据挖掘就是要智能化和自动化地把数据转换为有用的信息和知识，目前已有多种数据挖掘方法。如果需要一个示例库（该库中的每个元组都有一个给定的类标识）做训练集时，该方法称为（2）。空白（2）处应选择（）A、关联规则挖掘B、特征描述C、聚类分析D、分类分析
考题
在BIM项目基础建模操作过程中，通常使用多个工作集形式区分不同属性的模型构件，来进行有序的分类，下面关闭哪种工作集状态是无法看到此工作集内模型构件的？在协同工作条件下，通常哪种方式更建议选择？为什么？
考题
在BIM项目基础建模操作过程中，通常使用多个工作集形式区分不同属性的模型构件，来进行有序的分类，下面关闭哪种工作集状态是无法看到此工作集内模型构件的？在协同工作的条件下，通常哪种方式更建议选择？为什么？
考题
问答题在BIM项目基础建模操作过程中，通常使用多个工作集形式区分不同属性的模型构件，来进行有序的分类，下面关闭哪种工作集状态是无法看到此工作集内模型构件的？在协同工作的条件下，通常哪种方式更建议选择？为什么？
考题
问答题在BIM项目基础建模操作过程中，通常使用多个工作集形式区分不同属性的模型构件，来进行有序的分类，下面关闭哪种工作集状态是无法看到此工作集内模型构件的？在协同工作条件下，通常哪种方式更建议选择？为什么？
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
多选题如下哪些不是基于规则的分类器的特点（）A规则集的表达能力远不如决策树好B基于规则的分类器都对属性空间进行直线划分，并将类指派到每个划分C无法被用来产生更易于解释的描述性模型D非常适合处理类分布不平衡的数据集
考题
单选题在有指导的数据挖掘中，有关测试集的说法错误的是（）A
测试集和训练集是相互联系的B
测试集是用以测试模型的数据集C
通常测试集大约占总样本的三分之一D
K-次交叉验证中，测试集只有
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