随机森林模型的数学函数公式是什么

随机森林模型是由多个决策树组成的集成模型，其数学函数公式可以表示为：

$F(x) = \frac{1}{M}\sum_{m=1}^{M}f_m(x)$

其中 $M$ 是随机森林中决策树的数量，$f_m(x)$ 是第 $m$ 棵决策树对样本 $x$ 的预测结果。在分类问题中，通常采用投票法来确定最终的预测结果；在回归问题中，通常采用平均法来确定最终的预测结果。

相关问题

随机森林模型的数学函数计算公式是什么

随机森林是一种集成学习方法，它由多个决策树组成。每个决策树都是基于随机选择的特征和样本进行训练，最终的预测结果是由多个决策树的结果组合而成。因此，随机森林的预测结果是基于多个决策树的投票或平均值。

具体来说，对于一个样本 $x$，随机森林中的每个决策树都会输出一个预测结果 $y_i$。如果是分类问题，每个决策树的输出是样本属于每个类别的概率，最终的预测结果是所有决策树的概率之和除以决策树的个数，即：

$$y = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}y_i$$

如果是回归问题，每个决策树的输出是样本的预测值，最终的预测结果是所有决策树的预测值之和除以决策树的个数，即：

$$y = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}y_i$$

其中，$n$ 是随机森林中决策树的个数。