随机森林中的“随机”体现在每次构建决策树时都使用全部的训练数据。 A. 正确LB. 错误

随机森林是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树来进行预测。在构建每个决策树时，随机森林使用的是训练数据的随机子集（即自助采样法，bootstrap sampling），而不是全部的训练数据。此外，随机森林在选择分裂特征时也采用随机选择的方式，进一步增加了“随机”性。因此，随机森林中的“随机”体现在数据和特征选择的随机性上，而不是使用全部的训练数据来构建每个决策树。