Random Forest (o Bosque Aleatorio) es un algoritmo de aprendizaje automático que se basa en la combinación de conjuntos de árboles de predicción y decisión para llegar a un resultado único.

¿Cómo funciona Random Forest?

Random Forest usa el método bagging (Bootstrap Aggregating) para seleccionar subconjuntos aleatorios de datos y variables.

Sus valores se prueban de manera independiente y repitiendo la misma distribución en cada árbol, de tal manera que se construye una colección de varios árboles y se utiliza para tareas de clasificación y regresión.

Componentes del algoritmo de Random Forest

Para comprender el funcionamiento del algoritmo de Random Forest, resulta esencial conocer cuáles son sus componentes y cómo interactúan entre ellos:

  • Bootstrapping (muestra de arranque con reemplazo): Se crean múltiples subconjuntos aleatorios del conjunto de datos de entrenamiento.
  • Construcción de Árboles: Se entrenan varios árboles de decisión de manera independiente con cada subconjunto.
  • Selección de Características Aleatorias: En cada división del árbol, se usa solo un subconjunto aleatorio, lo que introduce diversidad en los árboles.
  • Votación o Promedio: Pueden ser de dos tipos en función de su finalidad. Para clasificación, cada árbol emite un voto y la clase con más votos es la predicción final; para regresión, se promedian las predicciones de todos los árboles.

Para qué sirve Random Forest

Random Forest es uno de los algoritmos más precisos a la hora de realizar clasificaciones o estadísticas:

  • Reducción del sobreajuste.
  • Ejecución rápida, incluso trabajando con bases de datos muy amplias.
  • Flexibilidad: maneja bien datos grandes y con muchas variables.
  • Funcionamiento con datos mixtos (categóricos y numéricos).
  • Estimación de datos perdidos.
  • Robustez ante ruido y valores atípicos.

Aunque también cuenta con una serie de desventajas. Las principales son un mayor consumo de memoria que algoritmos que trabajan con un único árbol y la dificultad para interpretar algunos datos.

Precisamente, para contar con una visualización más intuitiva del espacio-modelo representado por un Random Forest, se ha creado un diagrama de datos integrado por 200 puntos aleatorios, puntos verdes y puntos rojos, que reflejan variaciones y coincidencias.

Aplicaciones de Random Forest

En todo caso, Random Forest es una herramienta de gran precisión que se utiliza en diferentes sectores y áreas de trabajo:

  • Detección de fraudes.
  • Análisis de riesgo crediticio.
  • Diagnóstico médico.
  • Investigación farmacéutica.
  • Predicción de precios.
  • Reconocimiento de patrones en imágenes y texto.
  • Comercio electrónico.
  • Control de calidad.
  • Procesamiento de Lenguaje Natural. Análisis de sentimientos.