题目:随机森林的训练效率常优于Bagging吗为什么

　　题型:[主观题]

　　参考答案:

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　　随机森林是Bagging的一个扩展变体，在以决策树为基学习器构建Bagging集成的基础上，进一步在决策树的训练过程中引入了随机属性选择。（)查看答案请关注【快跑搜题】微信公众号，发送题目即可获取第3题

　　随机森林是Bagging的一个扩展变体，它以作为基学习器构建Bagging集成，在决策树的训练过程中引入了随机属性选择A.决策树

　　B.支持向量机

　　C.K近邻

　　D.朴素贝叶斯分类器

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　　随机森林是Bagging的一个扩展变体，它以（）作为基学习器构建Bagging集成，在决策树的训练过程中引入了随机属性选择。A.决策树

　　B.支持向量机

　　C.K近邻

　　D.朴素贝叶斯分类器

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　　组合分类器主要有哪几种类型？A.Bagging、Boosting、Stacking

　　B.Bagging、Ababoost、Stacking

　　C.Bagging、Ababoost、随机森林

　　D.随机森林、Stacking

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　　1、组合分类器主要有哪几种类型？A.Bagging、Boosting、Stacking

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