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题目内容
（请给出正确答案）
A.随机森林由若干决策树构成，决策树之间存在关联性。
B.随机森林学习过程分为选择样本，选择特征，构建决策树、投票四个部分。
C.随机森林算法容易陷入过拟合。
D.随机森林构建决策树时，是无放回的选取训练数据。
答案
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第1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
第2题
A.random.random（）：生成一个0-1之间的随机浮点数
B.random.uniform（a，b）：生成[a，b]之间的浮点数
C.random.randint（a，b）：生成[a，b]之间的整数
D.random.choice（sequence）：随机生成任意一个整数
第3题
A.Random LoadBalance：轮询，按公约后的权重设置轮询比率
B.RoundRobin LoadBalance：随机，按权重设置随机概率
C.LeastActive LoadBalance：最少活跃调用数，相同活跃调用数的随机
D.Hash LoadBalance：根据Hash值参数相同的请求随机到不同的提供者
第4题
A.turtle
B.tkinter
C.random
D.os
第8题
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
第9题
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
