Изменения

Итоговый классификатор — <tex>a(x) = \frac{1}{N} \sum\limits_{i = 1}^{N} t_i(x)</tex>. Для задачи кассификации мы выбираем решение по большинству результатов, выданных классификаторами, а в задаче регрессии — по их среднему значению. <br> Таким образом, случайный лес — это бэггинг над решающими деревьями, при обучении которых для каждого разбиения признаки выбираются из некоторого случайного подмножества признаков.