有关随机森林说法不正确的是 A. 可以同时产生多个决策树 B. 每个决策树产生的数据样本都是一样的 C.每个决策树使用的特征样本可能不同D异常数据对随机森林的千扰比单个的决策树模型小
时间: 2024-05-31 20:14:33 浏览: 152
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
B. 每个决策树产生的数据样本都是一样的 是不正确的。
在随机森林中,每个决策树的训练数据都是通过有放回地从原始数据集中随机抽取而来的,这意味着每个决策树的训练数据可能不同。这个过程通常称为"自助采样法"或"bootstrap sampling"。因此,每个决策树使用的特征样本也可能不同。这些随机化策略有助于减少随机森林模型的方差,提高模型的稳定性和泛化能力。同时,随机森林对异常数据具有较好的鲁棒性,可以避免单个决策树模型的过拟合问题。因此,D异常数据对随机森林的扰动比单个的决策树模型小。
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