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[单选题]
以下关于随机森林（Random Forest）的说法正确的是（）
A.随机森林由若干决策树构成，决策树之间存在关联性。
B.随机森林学习过程分为选择样本，选择特征，构建决策树、投票四个部分。
C.随机森林算法容易陷入过拟合。
D.随机森林构建决策树时，是无放回的选取训练数据。
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C.随机森林算法容易陷入过拟合。
D.随机森林构建决策树时，是无放回的选取训练数据。
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A.随机森林是减少模型的方差，而GBDT是减少模型的偏差
B.组成随机森林的树可以并行生成，而GBDT是串行生成
C.随机森林的结果是多数表决表决的，而GBDT则是多棵树累加之和
A.Math.foor(MthtandomQ()*0)
B.Math. foor(MathrandomQ()*7)
C.Math. foor(Math. random()*8)
D.Math cal(Math. random()*8)
A.可以处理高维度的属性，并且不用做特征选择
B.随机森林的预测能力不受多重共线性影响
C.也擅长处理小数据集和低维数据集的分类问题
D.能应对正负样本不平衡问题
A.random.random（）：生成一个0-1之间的随机浮点数
B.random.uniform（a，b）：生成[a，b]之间的浮点数
C.random.randint（a，b）：生成[a，b]之间的整数
D.random.choice（sequence）：随机生成任意一个整数
A.随机森林算法的分类精度与所含决策树的数量没有太大关系
B.随机森林算法对异常值和缺失值不敏感储
C.随机森林算法完全不需要考虑过拟合问题
D.决策树之间相关系数越低、每棵决策树分类精度越高的随机森林模型的分类效果越好
