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
首先,我们来看一下C4.5算法。C4.5算法是一种基于信息增益的决策树算法,用于构建分类树。它的核心思想是选择最优的特征来进行划分,并使得划分后的子集尽可能纯净。算法主要有以下几个步骤: 1.特征选择:根据特征的信息增益或信息增益比来选择最优的特征作为根节点。 2.构建子树:对每个特征的取值创建一个子节点,并...
若A为空集,即没有特征作为划分依据,则T为单节点树,并将D中实例数最大的类Ck作为该结点的类标记,返回T 否则,计算A中各特征对D的信息增益(ID3)/信息增益比(C4.5),选择信息增益最大的特征Ag 若Ag的信息增益(比)小于阈值eps,则置T为单节点树,并将D中实例数最大的类Ck作为该结点的类标记,返回T 否则,依照...
关于随机森林算法叙述错误的是( )。A.是一种集成学习算法B.随机选择部分特征(列采样)C.固定选择训练样本(行采样)D.采用投票法(少数服从多数)确定最终类别归属
1.2.2 C4.5算法 不是直接使用信息增益,而是引入“信息增益比”指标作为特征的选择依据。 1.2.3 CART算法 即可以用于分类,也可以用于回归问题。CART 算法使用了基尼系数取代了信息熵模型 注:对于算法问题尚未理解透彻,待补。。。 1.3优点与缺点 优点:
C4.5算法相对于ID3算法的缺点对应有以下改进方式: 1、引入悲观剪枝策略进行后剪枝; 2、引入信息增益率作为划分标准; 3、将连续特征离散化,假设n个样本的连续特征A有m个取值,C4.5将其排序并取相邻两样本值的平均数共m-1 个划分点,分别计算以该划分点作为二元分类点时的信息增益,并选择信息增益最大的点作为该连...
个体学习器(individual learner)通常是用一个现有的学习算法从训练数据产生,例如C4.5决策树算法、BP神经网络算法等。此时集成中只包含同种类型的个体学习器,例如“决策树集成”中的个体学习器全是决策树,“神经网络集成”中就全是神经网络,这样的集成是“同质”(homogeneous)的,同质集成中的个体学习器也称为“基学习...
以下关于随机森林算法的分析中错误的是( )A.随机森林算法的基本思想是构造多棵决策树,共同决策输出类别B.随机森林算法是单一决策树算法的延伸和改进C.在构建决策树的过程中
百度试题 结果1 题目在数据分析中,随机森林算法属于哪一类算法? A. 分类算法 B. 聚类算法 C. 回归算法 D. 关联规则算法 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏