python随机森林数学公式

随机森林（Random Forest）是一种集成学习方法，它结合了众多决策树来进行预测。其核心思想是通过构建多棵独立的决策树，并取它们的多数投票结果作为最终预测。在数学上，随机森林并没有特定的单一公式，但涉及以下几个关键概念：

1. **特征子集抽样**（Bootstrap Aggregating，Bagging）：对于每棵树，随机森林从原始数据集中抽取有放回的样本，形成一个新的训练集。

2. **特征选择**（Random Feature Selection）：在创建每棵树时，仅考虑一部分随机选择的特征，这样可以减少特征之间的相关性和提高模型多样性。

3. **决策树生成**：对于每个子集，建立一棵决策树。决策树通常基于信息增益、基尼不纯度等分裂节点的准则。

4. **预测阶段**：当新的实例输入到随机森林中，每棵树都会返回一个预测值，最终预测通常是所有树的平均结果（回归问题）或多数票的结果（分类问题）。

虽然没有一个明确的数学公式描述整个过程，但可以理解为一个算法框架。在Python中，Scikit-learn库中的`RandomForestClassifier`和`RandomForestRegressor`类实现了这一切。