Bosques aleatorios

Los bosques aleatorios son un algoritmo de aprendizaje automático utilizado para problemas de clasificación y regresión de aprendizaje supervisado. Es un método de ensamblaje de múltiples árboles de decisión que se entrenan en subconjuntos aleatorios de datos para obtener una predicción más precisa y estable que la de los árboles de decisión individuales.

El algoritmo fue desarrollado por Leo Breiman y Adele Cutler en 2001. La palabra "aleatorio" en el nombre de Random forests hace referencia a los subconjuntos aleatorios de los datos de entrenamiento que se utilizan para crear cada árbol de decisión. Esto es único entre los algoritmos de aprendizaje automático, ya que los árboles de decisión normalmente utilizan el conjunto completo de datos de entrenamiento para hacer una predicción.

Los bosques aleatorios son un algoritmo de aprendizaje supervisado atractivo para muchas tareas debido a su precisión, robustez, capacidad para manejar grandes conjuntos de datos y resultados de modelos de validación cruzada. El algoritmo produce una media de todas las predicciones individuales de los múltiples árboles de decisión del bosque. El algoritmo también puede calcular la importancia de cada característica en el modelo de predicción.

En términos de implementación, los bosques aleatorios son bastante complejos y difíciles de aplicar. Son intensivos desde el punto de vista computacional y a menudo requieren importantes recursos para realizar predicciones precisas. También puede llevar mucho tiempo ajustar los hiperparámetros para obtener un rendimiento óptimo.

Los bosques aleatorios pueden manejar datos tanto numéricos como categóricos y se han utilizado en una amplia variedad de tareas, entre las que se incluyen: problemas de regresión, visión por ordenador, diagnóstico médico, procesamiento del lenguaje natural, etc. En general, los bosques aleatorios son el algoritmo preferido para problemas complejos o conjuntos de datos que contienen un gran número de características.

En general, los bosques aleatorios son un algoritmo de aprendizaje supervisado fácil de usar, ampliamente disponible y potente para tareas de clasificación y regresión. Es muy preciso y puede manejar grandes conjuntos de datos que contienen muchas características.