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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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A.随机森林由若干决策树构成，决策树之间存在关联性。
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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.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.和Adaboost相比，随机森林对错误和离群点更鲁棒
B.随机森林准确率不依赖于个体分类器的实例和他们之间的依赖性
C.随机森林对每次划分所考虑的属性数很偏感
D.Adaboost初始时每个训练元组被赋予相等的权重
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
A.n = randint.random（1,40）
B.n = random（1,40）
C.n = random.randint（1,40）
D.n = random,randint（1,40）
A.在随机森林的单个树中，树和树之间是有依赖的，而GBDT中的单个树之间是没有依赖的
B.这两个模型都使用随机特征子集，来生成许多单个的树
C.我们可以并行地生成GBDT单个树，因为它们之间是没有依赖的
D.GBDT训练模型的表现总是比随机森林好
①DENDRAL系统诞生；②图灵提出“图灵测试“；;③随机森林算法发明；④AlexNet赢得ImageNet大赛
A.①②③④
B.②③①④
C.②①③④
D.①④③②
A.将历史数据进行随机自助法重抽样，生成N个训练样本集
B.将N个训练样本集分别做决策树，生成N棵决策树
C.将N棵决策树随机构成随机森林
D.未来根据预测样本气候环境、设备属性、设备工况进行随机森林决策投票，得出针对该预测样本最优的决策树进行运算，并计算出最终结果。
