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[单选题]

Adaboost的核心思想是（）。

A.给定一个弱学习算法和一个训练集，将该学习算法使用多次，得出预测函数序列，进行投票

B.针对同i个训练集训练不同的弱分类器并集合起来，构成一个强分类器

C.利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器

D.基于前向策略的加法模型，每阶段使用一个基模型去拟合上一阶段基模型的残差

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发布时间：2023-01-20

更多“Adaboost的核心思想是（）。”相关的问题

第1题

Adaboost的核心思想是（）。

A.给定一个弱学习算法和一个训练集，将该学习算法使用多次，得出预测函数序列，进行投票

B.针对同一个训练集训练不同的弱分类器集合起来，构成一个强分类器

C.利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器

D.基于前向策略的加法模型，每阶段使用一个基模型去拟合上一阶段基模型的残差

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第2题

随机森林是在（）上的一个扩展变体。

A.Boosting

B.AdaBoost

C.RF

D.Bagging

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第3题

（）在划分属性时是在当前结点的属性集合中选择一个最优属性。

A.AdaBoost

B.RF

C.Bagging

D.传统决策树

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第4题

下列关于随机森林和Adaboost说法不正确的是（）。

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

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第5题

基于Boosting的集成学习代表算法有（）。

A.Adaboost

B.GBDT

C.XGBOOST

D.随机森林

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第6题

哪些项属于集成学习？（）

A.Knn

B.Adaboost

C.随机森林

D.XGBoost

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第7题

Adaboost算法的自适应体现在，以每一个基分类器的分类错误率为依据来决定该分类器在整个组合分类器中的权重，分类器错误率越低，基分类器权重越大。（)

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第8题

基于Boosting的集成学习代表算法不包含（）。

A.Adaboost

B.GBDT

C.XGBOOST

D.随机森林

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第9题

基于Bagging的集成学习代表算法有（）。

A.Adaboost

B.GBDT

C.XGBOOST

D.随机森林

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第10题

绩效管理体系的核心思想是（）。

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