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。