下面哪个/些超参数的增加可能会造成随机森林数据过拟合?A.树的数量B.树的深度C.学习速率

题目

下面哪个/些超参数的增加可能会造成随机森林数据过拟合?

A.树的数量

B.树的深度

C.学习速率

相似考题

1.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

2.过拟合发生在模型太过偏向训练数据时，对于决策树可以采用修剪的方法阻止过拟合。

3.93、随机森林的模型泛化误差界由（）确定A．树间的相关性B．训练数据的质量C．训练数据的数量D．单棵树的分类强度

4.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

更多“下面哪个／些超参数的增加可能会造成随机森林数据过拟合?A.树的数量B.树的深度C.学习速率 ”相关问题

  • 第1题：

    在随机森林里，你生成了几百颗树，然后对这些树的结果进行综合，下面关于随机森林中每颗树的说法正确的是？ 每棵树是通过数据集的子集和特征的子集构建的 每棵树是通过所有的特征构建的 每棵树是通过所有数据的子集构建的 每棵树是通过所有的数据构建的

    A．1 和 3

    B．1 和 4

    C．2 和 3

    D．2 和4


    随机森林对数据集的特征进行无放回抽样

  • 第2题：

    13、超参数和参数的区别。参数一般是模型需要根据训练数据可以自动学习出的变量。超参数一般就是根据经验确定预设的变量。下面哪些是超参数？

    A．深度学习模型的权重，偏差

    B．深度学习的学习速率、人工神经网络的层数

    C．深度学习的迭代次数

    D．深度学习的每层神经元的个数


    深度学习的学习速率、人工神经网络的层数;深度学习的迭代次数;深度学习的每层神经元的个数

  • 第3题：

    【单选题】我们想在大数据集上训练决策树，为了使用较少时间，可以（）

    A．增加树的深度

    B．增加学习率

    C．减少树的深度

    D．减少树的数量


    减少树的深度

  • 第4题：

    下面有关随机森林的说法哪个是错误的？

    A．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。

    B．随机森林训练后只需选择性能最好的树最为预测模型。

    C．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。

    D．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。


    随机森林训练后只需选择性能最好的树最为预测模型

  • 第5题：

    超参数和参数的区别。参数一般是模型需要根据训练数据可以自动学习出的变量。超参数一般就是根据经验确定预设的变量。下面哪些是超参数？

    A．深度学习的学习速率、人工神经网络的层数

    B．深度学习模型的权重，偏差

    C．深度学习的迭代次数

    D．深度学习的每层神经元的个数


    错误

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