随机森林是基于bagging的, 而Gradient Boosting trees是基于boosting的, 所有说反了,在随机森林的单个树中, 树和树之间是没有依赖的, 而GradientBoosting Trees中的单个树之间是有依赖关系。这两个模型都使用随机特征子集, 来生成许多单个的树.

在分析这些选项之前，我们需要了解随机森林 (Random Forest) 和梯度提升树 (Gradient Boosting Trees) 的基本原理。

### 随机森林 (Random Forest)
- 通过构建多个独立决策树，并将它们的预测结果进行平均（回归任务）或投票（分类任务）来提高整体模型的准确性。
- 每个树的训练使用了数据的随机子集（Bagging）和特征的随机子集。

### 梯度提升树 (Gradient Boosting Trees)
- 依次构建决策树，每棵树都是为了纠正之前所有树的错误。
- 树之间具有依赖关系，因为每个树的构建都依赖于前面所有树的结果。

### 对各个选项的分析

- **A: 这两个模型都使用随机特征子集, 来生成许多单个的树。**
- **正确**。随机森林使用随机特征子集来训练每棵树。虽然梯度提升树不强制使用随机特征子集，但可以通过选择参数使其使用随机特征。

- **B: 在随机森林的单个树中, 树和树之间是有依赖的, 而GradientBoosting Trees中的单个树之间是没有依赖的。**
- **错误**。随机森林的树是相互独立的，因为它们是并行构建的。梯度提升树的树是有依赖的，因为每棵树的构建基于前面树的误差。

- **C: 我们可以并行地生成GradientBoosting Trees单个树, 因为它们之间是没有依赖的, GradientBoosting Trees训练模型的表现总是比随机森林好。**
- **错误**。由于梯度提升树的依赖性，树的构建不能并行化。随机森林可以并行生成树。至于模型表现的优劣，这取决于具体数据集和任务，没有绝对的好坏。

- **D: 以上都正确。**
- **错误**。因为B和C的说法不准确。

### 结论
选项 **A** 是正确的。随机森林使用特征子集，而梯度提升可以选择使用，但它们的树节点生成机制本质上是不同的，特别是在依赖关系上。