Какое из утверждений верно относительно лесов решающих деревьев (Random Forest)?
🧠 Тематика вопроса:
Курс направлен на изучение ключевых принципов и методов в данной области, формирование практических навыков и развитие аналитического мышления. Рассматриваются современные подходы, инструменты и технологии, применяемые в профессиональной деятельности. Особое внимание уделяется решению реальных задач, работе с кейсами и развитию компетенций, востребованных на рынке. Программа включает теоретические модули, практические задания и проекты для закрепления материала. Подходит для студентов и специалистов, желающих углубить знания и расширить профессиональные возможности.
Варианты ответа:
- Каждое дерево обучается на всем наборе данных
- Каждое дерево обучается на случайной под выборкой данных и с использованием случайного подмножества признаков
- Лес деревьев всегда менее точен, чем одно дерево решений
- Лес деревьев не подвержен переобучению
Ответ будет доступен после оплаты
📚 Похожие вопросы по этой дисциплине
- Что такое опорные векторы в методе опорных векторов (SVM)?
- Какая из перечисленных метрик наиболее чувствительна к несбалансированности классов?
- Какой из алгоритмов кластеризации на основе плотности требует указания минимального количества точек в окрестности для определения “основной” точки?
- Какой из перечисленных алгоритмов чаще всего используется для уменьшения размерности данных?
- Что такое “энтропия” в контексте деревьев решений?