随机森林的树与树之间是有依赖关系的。(）
举一反三
- 随机森林算法的构建过程中不同的树之间存在依赖关系。需要建立第一棵树以后再建立第二棵树。
- 随机森林的随机性体现在哪里（ ）。 A: 每棵树的结点采用随机属性搜索 B: 随机删除一些树内结点 C: 每棵树采用随机取样训练 D: 随机采用随机抽取的样本来训练整个随机森林
- 梯度提升树(Gradient Boosting Decision Tree，GBDT)是一种常拿来与随机森林作比较的算法，该算法也由多个决策树组成，且结果由所有树的结果累加起来得到。与随机森林相似，GBDT既可以做回归树也可以做分类树。(）
- 随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。随机森林的随机性体现在每颗树的训练样本是随机的，树中每个节点的分裂属性集合也是随机选择确定的。有了这2个随机的保证，随机森林就不会产生过拟合的现象了。
- 讨论树、森林和二树的关系，目的是将树、森林按二叉树的存储方式进行存储并利用二叉树的算法解决树的有关问题。()