A.ogistic回歸 B.SVM算法 C.CART決策樹 D.樸素貝葉斯
A.隨機森林算法的分類精度不會隨著決策樹數(shù)量的增加而提高 B.隨機森林算法對異常值和缺失值不敏感 C.隨機森林算法不需要考慮過擬合問題 D.決策樹之間相關(guān)系數(shù)越低、每棵決策樹分類精度越高的隨機森林模型的分類效果越好
A.規(guī)則集的表達能力遠不如決策樹好 B.基于規(guī)則的分類器都對屬性空間進行直線劃分,并將類指派到每個劃分 C.無法被用來產(chǎn)生更易于解釋的描述性模型 D.非常適合處理類分布不平衡的數(shù)據(jù)集