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随机森林以决策树为基学习器，使用各个子数据集并行地训练每个决策树。构成随机森林的每个基决策树的训练特点是：
使用大量的树会使算法变得很慢，而且越准确的预测就需要越多的树
1. 关于随机森林的构建，下列说法正确的是:
A 对基决策树的训练是串行进行的
B 各个子数据集是通过无放回抽样得到的
C 每个子数据集的样本量和初始数据集的样本量相同
D 基决策树在每次结点分裂时，都是在对应的所有特征中选择最优特征
2. 关于随机森林的优缺点，下列说法正确的是:
A 只能用于分类，不能用于回归
B 只要随机森林有足够多的树，就不容易产生过拟合
C 使用大量的树随机森林算法仍然很快
D 难以使用，预测准确度很低
1=>C 2=>B
