题目内容

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

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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

A. 更快的训练速度
B. 更低的内存消耗
C. 更好的准确率
D. 采用二阶泰勒展开加快收敛

A. 两者都是由多棵树组成,最终的结果都是由多棵树一起决定
B. 两者都是使用了Boosting思想
C. 随机森林最终是多棵树进行多数表决(回归问题是取平均),而GBDT是加权融合
D. 随机森林每次迭代的样本是从全部训练集中有放回抽样形成的,而GBDT每次使用全部样本

A. 随机森林
B. AdaBoost
C. XGBoost
D. 决策树