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以下关于AdaBoost算法说法正确的是( )。

AdaBoost使用的损失函数是指数函数
B. 在训练过程中,若某个样本点已经被准确分类,则在构造下一个训练集时,该样本的权重会下降
C. 在投票时,分类误差小的弱分类器权重较小
D. 以上说法都不对

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以下关于GBDT算法说法错误的是( )。

A. GBDT是由多棵回归树组成
B. GBDT泛化能力较强
C. GBDT使用的是放回采样
D. GBDT需要使用剪枝操作

XGBoost算法说法错误的是 ( )

A. XGBoost算法的目标函数采用了二阶泰勒展开
B. XGBoost算法的速度要比GBDT快
C. XGBoost算法要求对数据进行归一化或者标准化
D. XGBoost算法的效果通常优于传统的机器学习模型

关于Bagging方法,以下说法错误的是( )

A. 对各弱分类器的训练可以通过并行方式完成
B. 最终分类结果是由各弱分类器以一定的方式投票决定的
C. 由于各分类器是独立的,弱分类器的训练数据也是相互独立的
D. 对各弱分类器的训练可以通过串行方式进行

Adboost的优点不包括( )

A. 分类精度高
B. 对异常点敏感,异常点会获得较高权重
C. 可以用各种回归分类模型来构建弱学习器,非常灵活
D. 不容易发生过拟合

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