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当数据集中有缺失值时，随机森林一般比AdaBoost表现要好

[单选题]
当数据集中有缺失值时，随机森林一般比AdaBoost表现要好，对还是错？ 
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随机森林的优点有:
1. 对于很多种资料，它可以产生高准确度的分类器。
2. 它可以处理大量的输入变量。
3. 它可以在决定类别时，评估变量的重要性。
4. 在建造森林时，它可以在内部对于一般化后的误差产生不偏差的估计。
5. 它包含一个好方法可以估计遗失的资料，并且，如果有很大一部分的资料遗失，仍可以维持准确度。
6. 它提供一个实验方法，可以去侦测 variable interactions 。
7. 对于不平衡的分类资料集来说，它可以平衡误差。
发表于 2019-12-20 10:12:47 回复(0)
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来自：乐信2020校园招聘算...
上传者：小小
难度：
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