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Existen múltiples implementaciones de modelos Random Forest en Python, siendo una de las más utilizadas es la disponible en scikit-learn. Aunque es menos conocido, las principales librerías de Gradient Boosting como LightGBM y XGBoost también pueden configurarse para crear modelos Random Forest.
Un random forest (o bosque aleatorio en español) es una técnica de Machine Learning muy popular entre los Data Scientist y con razón : presenta muchas ventajas en comparación con otros algoritmos de datos.
Algoritmo de bosque aleatorio. El algoritmo de bosque aleatorio es una ampliación del método de agregación autodocimante, ya que utiliza la agregación autodocimante y la aleatoriedad de características para crear un bosque no correlacionado de árboles de decisiones.
Aquí aplicamos el bagging y los bosques aleatorios a los datos de Clientes, usando el paquete randomForest en R. Los resultados exactos obtenidos en esta sección pueden depender de la versión de R y la versión del paquete randomForest instalado en su computadora.
15 de feb. de 2024 · Se realiza una estimación del error OOB (out-of-bag) para las cajas que no se utilizaron durante la construcción del árbol. Usemos el conjunto de datos iris y apliquemos el enfoque de bosque aleatorio. Necesitamos instalar caTools y randomForest para implementar el bosque aleatorio en R. install.packages("caTools")
A random forest is a meta estimator that fits a number of decision tree classifiers on various sub-samples of the dataset and uses averaging to improve the predictive accuracy and control over-fitting.
Random forest (o random forests) también conocidos en castellano como Bosques aleatorios es una combinación de árboles predictores tal que cada árbol depende de los valores de un vector aleatorio probado independientemente y con la misma distribución para cada uno de estos.
