The decision tree base models in random forests individually have high bias and low variance.

Đáp án đúng: "False". Trong random forest (rừng ngẫu nhiên, Breiman), mỗi cây quyết định thành phần thường được cho mọc sâu, gần như không cắt tỉa, nên từng cây riêng lẻ có bias (độ chệch) thấp nhưng variance (phương sai) cao: nó khớp rất sát dữ liệu huấn luyện và thay đổi mạnh khi dữ liệu đổi một chút. Rừng ngẫu nhiên giảm phương sai bằng cách lấy trung bình hoặc bỏ phiếu trên nhiều cây được huấn luyện trên các mẫu bootstrap khác nhau và chỉ xét một tập con đặc trưng ngẫu nhiên ở mỗi lần tách, làm các cây ít tương quan với nhau. Phát biểu "True" mô tả ngược lại: bias cao và variance thấp là đặc điểm của các mô hình yếu, nông như stump (cây một tầng) dùng trong boosting, nơi thuật toán giảm bias bằng cách cộng dồn tuần tự. Vì vậy với base model của random forest, phát biểu trong câu hỏi là sai.