网友您好, 请在下方输入框内输入要搜索的题目:

题目内容 (请给出正确答案)

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 下面不是分类的常用方法的有() A、K近邻法B、朴素贝叶斯C、决策树D、条件随机场

考题 我们想在大数据集上训练决策树,为了使用较少时间,我们可以()A.增加树的深度B.增加学习率(learnin grate)C.减少树的深度D.减少树的数量

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 根据是否需要标注数据,机器学习方法可以分为有监督学习和无监督学习。监督学习中的训练集用于() A、定量评价机器学习性能B、估算模型C、验证模型D、定性评价机器学习性能

考题 评估模型的分类预测准确率,使用()进行评估。 A.验证数据集B.训练数据集C.测试数据集D.未知数据

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 以下哪种方法不属于有监督学习模型()A、线性回归B、决策树C、主成分分析D、随机森林

考题 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

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 企业要建立预测模型,需要准备建模数据集,以下四条描述建模数据集正确的是()。A、数据越多越好B、尽可能多的合适的数据C、训练集数据是建模集数据的一部分D、以上三条都正确

考题 ()是研究已分类资料的特征,分析对象属性,据此建立一个分类函数或分类模型,然后运用该模型将其他未经分类或新的数据分派到不同的组中。A、聚类B、分类C、时间序列D、决策树

考题 预测分析将原始数据分为训练数据集和测试数据集其中训练数据集的作用在于()A、用于对模型的效果进行无偏的评估B、用于比较不同模型的预测准确度C、用于构造预测模型D、用于选择模型

考题 云图新建人群广告行为数据中的创意分类的数据逻辑是什么?()A、根据创意标题进行模型训练B、同AD后台创建广告计划时选的创意分类C、根据用户历史点击广告的行为数据模型训练D、都不是

考题 分类变量使用()建立预测模型A、决策树B、分类树C、离散树D、回归树

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 企业级数据仓库的数据模型通常包括()A、实体关系模型B、预估模型C、多维模型D、分类模型

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 单选题以下哪种方法不属于有监督学习模型()A 线性回归B 决策树C 主成分分析D 随机森林

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 单选题预测分析将原始数据分为训练数据集和测试数据集其中训练数据集的作用在于()A 用于对模型的效果进行无偏的评估B 用于比较不同模型的预测准确度C 用于构造预测模型D 用于选择模型

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