题目内容
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[单选题]
关于随机森林算法，下列说法不正确的是（）。
A.每一棵决策树之间是没有关联的
B.后一棵树更关注上一棵树分错的样本
C.每一棵树都不需要做剪枝
D.每一棵树都是一棵CART树
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A.随机森林算法的分类精度与所含决策树的数量没有太大关系
B.随机森林算法对异常值和缺失值不敏感储
C.随机森林算法完全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.各基分类器之间有较强依赖，不可以进行并行训练
B.最著名的算法之一是基于决策树基分类器的随机森林
C.当训练样本数量较少时，子集之间可能有重叠
D.为了让基分类器之间互相独立，需要将训练集分为若干子集
A.和Adaboost相比，随机森林对错误和离群点更鲁棒
B.随机森林准确率不依赖于个体分类器的实例和他们之间的依赖性
C.随机森林对每次划分所考虑的属性数很偏感
D.Adaboost初始时每个训练元组被赋予相等的权重
A.可以处理高维度的属性，并且不用做特征选择
B.随机森林的预测能力不受多重共线性影响
C.也擅长处理小数据集和低维数据集的分类问题
D.能应对正负样本不平衡问题
A.随机森林是减少模型的方差，而GBDT是减少模型的偏差
B.组成随机森林的树可以并行生成，而GBDT是串行生成
C.随机森林的结果是多数表决表决的，而GBDT则是多棵树累加之和
