有關隨機森林(Random Forests)之敘述，下列何者正確？
A採用 Boosting 方法
B使用多個淺層決策樹 (Decision Stump) 構建整個森林
C是一種重抽樣(Re-sampling)技術的應用正確答案
D模型訓練的運算較難平行化
答案與詳解
為什麼答案是 C
隨機森林核心機制即Bootstrap抽樣（有放回重抽樣），每棵樹從原始資料集中隨機抽取樣本訓練，屬於Re-sampling技術的典型應用，也是Bagging方法的基礎。
考點：Bagging vs Boosting考點：決策樹深度考點：Bootstrap重抽樣考點：平行運算優勢
載入中…
