8、对随机森林算法的说法正确的有A．训练可以高度并行化，对于大数据时代的大样本训练速度有优势B．由于采用了随机采样，训练出的模型的方差小，泛化能力强C．对部分特征缺失很敏感D．在某些噪音比较大的样本集上，容易陷入过拟合

题目

8、对随机森林算法的说法正确的有

A．训练可以高度并行化，对于大数据时代的大样本训练速度有优势

B．由于采用了随机采样，训练出的模型的方差小，泛化能力强

C．对部分特征缺失很敏感

D．在某些噪音比较大的样本集上，容易陷入过拟合

相似考题

1.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

2.对于k折交叉验证,以下对k的说法正确的是()A.k越大,不一定越好,选择大的k会加大评估时间B.选择更大的k,就会有更小的bias(因为训练集更加接近总数据集)C.在选择k时,要最小化数据集之间的方差D.以上所有

3.我们建立一个5000个特征,100万数据的机器学习模型.我们怎么有效地应对这样的大数据训练()A.我们随机抽取一些样本,在这些少量样本之上训练B.我们可以试用在线机器学习算法C.我们应用PCA算法降维,减少特征数D.B和CE.A和BF.以上所有

4.关于方差，错误的一项是A．总体方差是个常数B．总体方差是利用算术均数的定义采定义的C．样本方差也有标准差D．可能比标准差大，也可能比标准差小E．若有两组样本量相同的资料，极差大，方差也一定大

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  • 第1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.2

    B.1and2

    C.1,3and4

    D.2and4


    正确答案：A

  • 第2题：

    下列说法正确的是( )。

    A．样本均值和样本方差是样本统计量

    B．样本均值和样本方差是参数

    C．样本统计量是随机变量

    D．总体参数是一个未知的常数


    正确答案：ACD

  • 第3题：

    若随机变量,从中随机抽取样本,则为( )。

    A.样本的方差

    B. 样本均值

    C. 样本均值的方差

    D. 样本均值的均值


    参考答案：C

  • 第4题：

    下列属于朴素贝叶斯缺点的是()。

    A.对缺失数据不太敏感

    B.分类效果不稳定

    C.先验模型可能导致结果不佳

    D.不适合增量式训练


    正确答案:AC

  • 第5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


    答案：B

  • 第6题：

    用机械化采样器在静止煤采样，子样在火车车厢的布置可按 ( )

    A.三点斜线法

    B.五点斜线循环法

    C.随机采样法

    D.连续采样法和随机采样法


    正确答案：C

  • 第7题：

    从同一正态总体中随机抽取多个样本，用样本均数来估计总体均数的可信敬意，下列哪一样本得到的估计精度高:

    A.标准差小的样本
    B.标准误大的样本
    C.均数小的样本
    D.均数大的样本
    E.标准误小的样本

    答案：E
    解析：

  • 第8题：

    下列关于截面数据的说法错误的是（ ）。

    A.截面数据是一批发生在同一时间截面上的调查数据
    B.截面数据要求样本与母体一致
    C.用截面数据作样本，容易使模型随机干扰项产生异方差
    D.用截面数据作样本，可以与母体不一致

    答案：D
    解析：
    截面数据是一批发生在同一时间截面上的调查数据。用截面数据作为计量经济学模型的样本数据，应注意以下问题：①样本与母体的一致性问题。计量经济学模型的参数估计，从数学上讲，是用从母体中随机抽取的个体样本估计母体的参数，要求母体与个体必须是一致的。例如，估计煤炭企业的生产函数模型，只能用煤炭企业的数据作为样本，不能用煤炭行业的数据。那么，截面数据就很难用于一些总量模型的估计，例如，建立煤炭行业的生产函数模型，就无法得到合适的截面数据。②模型随机误差项的异方差问题。用截面数据作样本，容易引起模型随机误差项产生异方差。

  • 第9题：

    随机样本：3，4，2计算的样本方差等于1，则随机样本：12，16，8的样本方差等于（ ）。
    A. 1 B. 2

    C. 4 D. 16


    答案：D
    解析：
    。随机样本：12，16，8的每一个值是随机样本：3，4，2的4倍，因此其方差为16倍。

  • 第10题：

    分层抽样要求

    A.样本含量应等于随机抽样1．5倍
    B.层内变异小
    C.层间变异大，层内变异小
    D.层内变异大
    E.各层的特征等于总体的特征

    答案：C
    解析：

  • 第11题：

    在相同样本量下，有放回简单随机抽样比不放回的估计量方差要大，精度要低。


    正确答案:正确

  • 第12题：

    判断题
    在相同样本量下，有放回简单随机抽样比不放回的估计量方差要大，精度要低。
    A

    对

    B

    错


    正确答案： 错
    解析： 暂无解析

  • 第13题：

    以下关于敏感性训练的说法正确的是（ ）。

    A．强调的是训练的内容

    B．是对感情上的训练

    C．强调训练的过程

    D．是对思想上的训练

    E．直接训练管理者对他人的敏感性


    正确答案：BCE
    敏感性训练是指直接训练管理人员对其他人的敏感性的培训，它强调的不是训练的内容，而是训练的过程；不是思想上的训练，而是感情上的训练。

  • 第14题：

    对应GradientBoostingtree算法，以下说法正确的是()

    1.当增加最小样本分裂个数，我们可以抵制过拟合

    2.当增加最小样本分裂个数，会导致过拟合

    3.当我们减少训练单个学习器的样本个数，我们可以降低variance

    4.当我们减少训练单个学习器的样本个数，我们可以降低bias

    A.2和4

    B.2和3

    C.1和3

    D.1和4


    正确答案：C

  • 第15题：

    下列选项中,不是对支持向量机的描述的是?()

    A.以结构风险最小为原则

    B.训练数据较小

    C.对于复杂的非线性的决策边界的建模能力高度准确，并且也不太容易过拟合

    D.在线性的情况下，就在原空间寻找两类样本的最优分类超平面


    正确答案：B

  • 第16题：

    以下有关特征数据归一化的说法错误的是:( )

    A.特征数据归一化加速梯度下降优化的速度

    B.特征数据归一化有可能提高模型的精度

    C.线性归一化适用于特征数值分化比较大的情况

    D.概率模型不需要做归一化处理


    答案：C

  • 第17题：

    对应GradientBoostingtree算法,以下说法正确的是:( )

    A.当增加最小样本分裂个数，我们可以抵制过拟合

    B.当增加最小样本分裂个数，会导致过拟合

    C.当我们减少训练单个学习器的样本个数，我们可以降低variance

    D.当我们减少训练单个学习器的样本个数，我们可以降低bias


    答案：AC

  • 第18题：

    甲和乙入选学校的定点投篮大赛，他们每天训练后投10个球测试，记录命中的个数，五天后记录的数据绘制成折线统计图，则下列对甲、乙数据的描述正确的是()。

    A.甲的方差比乙的方差小
    B.甲的方差比乙的方差大
    C.甲的平均数比乙的平均数小
    D.甲的平均数比乙的平均数大

    答案：B
    解析：
    方差的大小反映数据的稳定性，甲的数据稳定性差，因此甲的方差大。通过计算，甲乙的平均数相等。故正确答案为B。

  • 第19题：

    当模型中解释变量间存在高度的多重共线性时（ ）。

    A.各个解释变量对被解释变量的影响将难以精确鉴别
    B.部分解释变量与随机误差项之间将高度相关
    C.估计量的精度将大幅度下降
    D.估计对于样本容量的变动将十分敏感
    E.模型的随机误差项也将序列相关

    答案：A,C,D
    解析：

  • 第20题：

    单样本F检验对于数据分布有哪些前提要求?（　　）

    A.所有的差异分数是从正态分布的差异总体中随机抽取的
    B.所有的样本都从正态分布的总体中随机抽取
    C.所有的样本都从正态分布的总体中随机抽取，且方差同质
    D.样本从二项分布的总体中随机抽取

    答案：C
    解析：
    本题旨在考查考生对于t检验知识点的理解和把握程度。t检验、z检验和后面涉及的F检验都要求数据是来自正态分布的总体．而且要求数据方差同质。故本题的正确答案是C。

  • 第21题：

    从全球化对组织的影响来看，服装、包装食品产业的企业可以通过满足本国消费者的特殊需求取得成功。下列关于这类产业的特征，说法正确的有（　）。

    A.全球化压力大
    　　B.全球化压力小
    　　C.本土化压力大
    　　D.本土化压力小

    答案：B,C
    解析：
    服装、包装食品产业的全球化压力小、本土化压力大，企业可以通过满足本国消费者的特殊需求取得成功。

  • 第22题：

    在计量经济研究中，产生异方差性的原因主要有（）。

    • A、模型中遗漏了某些解释变量
    • B、模型函数形式的设定误差
    • C、样本数据的测量误差
    • D、随机因素的影响
    • E、非随机因素的影响

    正确答案:A,B,C,D

  • 第23题：

    判断题
    随机森林中的每棵树都不进行剪枝，因此过拟合的风险很高。
    A

    对

    B

    错


    正确答案： 错
    解析： 暂无解析

  • 第24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


    正确答案： A,D
    解析： 暂无解析

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