{"id":140693,"date":"2022-01-25T16:23:41","date_gmt":"2022-01-25T15:23:41","guid":{"rendered":"https:\/\/multi.datascientest.com\/?p=140693"},"modified":"2023-10-30T17:14:51","modified_gmt":"2023-10-30T16:14:51","slug":"random-forest-bosque-aleatorio-definicion-y-funcionamiento","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/es\/random-forest-bosque-aleatorio-definicion-y-funcionamiento","title":{"rendered":"Random Forest: Bosque aleatorio. Definici\u00f3n y funcionamiento"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"140693\" class=\"elementor elementor-140693\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-29d46be elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"29d46be\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-9687433\" data-id=\"9687433\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6e64e33 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6e64e33\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p>Un random forest (o bosque aleatorio en espa\u00f1ol) es una t\u00e9cnica de Machine Learning muy popular entre los Data Scientist y con raz\u00f3n : presenta muchas ventajas en comparaci\u00f3n con otros algoritmos de datos.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-bc9de7e elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"bc9de7e\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-2b6c3d9\" data-id=\"2b6c3d9\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-23133ad elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"23133ad\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Es una t\u00e9cnica f\u00e1cil de interpretar, estable, que por lo general presenta buenas coincidencias y que se puede utilizar en tareas de regresi\u00f3n o de clasificaci\u00f3n. Cubre, por tanto, gran parte de los problemas de <\/span><b>Machine Learning<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En <\/span><b><i>random forest<\/i><\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> primero encontramos la palabra \u201cforest\u201d (bosque, en espa\u00f1ol). Se entiende que ese algoritmo se basa en \u00e1rboles que se suelen llamar <\/span><b>\u00e1rboles de decisi\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-49803a1 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"49803a1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Un ejemplo de \u00e1rbol de decisi\u00f3n<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e2dc956 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"e2dc956\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Como su nombre indica, un \u00e1rbol de decisi\u00f3n ayuda al<\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/formacion-data-scientist\"> <span style=\"font-weight: 400;\">Data Scientist<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> a <\/span><b>tomar una decisi\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> gracias a una <\/span><b>serie de preguntas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (tambi\u00e9n llamadas tests) cuya respuesta (s\u00ed o no) <\/span><b>llevar\u00e1 a la decisi\u00f3n final<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Tomemos un <\/span><b>ejemplo de clasificaci\u00f3n binaria<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: queremos saber si una seta es comestible en funci\u00f3n de los siguientes <\/span><b>criterios (o <\/b><b><i>features<\/i><\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><b>en ingl\u00e9s)<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: color, tama\u00f1o de la seta, forma del sombrero, olor, tama\u00f1o del pie, presencia de manchas, etc.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-3cf02ed elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"3cf02ed\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-81b9dfa\" data-id=\"81b9dfa\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-01cded1 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"01cded1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"512\" height=\"446\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2020\/09\/unnamed-3.png\" class=\"attachment-medium_large size-medium_large wp-image-9946\" alt=\"arbre de d\u00e9cision\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2020\/09\/unnamed-3.png 512w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2020\/09\/unnamed-3-300x261.png 300w\" sizes=\"(max-width: 512px) 100vw, 512px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\">Exemple d'arbre de d\u00e9cision<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-1208b60 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"1208b60\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-530ee83\" data-id=\"530ee83\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e7b4886 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"e7b4886\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<blockquote><p><i><span style=\"font-weight: 400;\">En el \u00e1rbol, cada <\/span><\/i><b><i>pregunta corresponde a un nudo<\/i><\/b><i><span style=\"font-weight: 400;\">, es decir, <\/span><\/i><b><i>un lugar en el que una rama se bifurca en dos<\/i><\/b><i><span style=\"font-weight: 400;\">. En funci\u00f3n de la respuesta a cada pregunta, vamos a dirigirnos hacia tal o tal rama del \u00e1rbol para <\/span><\/i><b><i>llegar a una hoja<\/i><\/b><i><span style=\"font-weight: 400;\"> (o extremidad) que contenga la respuesta a nuestra pregunta.<\/span><\/i><\/p><\/blockquote>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b30e8ba elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"b30e8ba\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Tal vez te preguntar\u00e1s c\u00f3mo se elige el orden de las preguntas: <\/span><b>\u00bfpor qu\u00e9 empezar por una u otra?<\/b><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En cada nudo, el algoritmo se pregunta <\/span><b>qu\u00e9 pregunta deber\u00eda hacer<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, es decir si hay que interesarse m\u00e1s bien por el olor, la forma del sombrero o el tama\u00f1o de la seta. Por tanto, calcular\u00e1 para cada <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">feature <\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">la <\/span><b>ganancia de informaci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> que se obtendr\u00eda si eligi\u00e9semos ese <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">feature<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">. Queremos maximizar la ganancia de informaci\u00f3n, por eso el \u00e1rbol elige la pregunta y de ese modo el <\/span><b><i>feature<\/i><\/b><b> maximiza la ganancia<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-184b4ff elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"184b4ff\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">El bosque como la combinaci\u00f3n de \u00e1rboles\n<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e9ed862 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"e9ed862\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><i><span style=\"font-weight: 400;\">Random forest<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> es lo que se llama un m\u00e9todo de conjunto (o ensemble method, en ingl\u00e9s), es decir que \u201cpone junto\u201d o combina resultados para obtener un superresultado final.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Pero, \u00bflos resultados de qu\u00e9? Simplemente de los diferentes \u00e1rboles de decisi\u00f3n que la componen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Los <\/span><b><i>random forest<\/i><\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> pueden constar <\/span><b>de varias decenas, incluso centenas de \u00e1rboles, el n\u00famero de \u00e1rboles es un par\u00e1metro que por lo general, se ajusta mediante validaci\u00f3n cruzada<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (o cross-validation, en ingl\u00e9s). Para abreviar, la validaci\u00f3n cruzada es una t\u00e9cnica de evaluaci\u00f3n de un algoritmo de <\/span><b>Machine Learning<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> que consiste en entrenar y probar el modelo en fragmentos de la <\/span><b>serie de datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> de partida.<\/span><\/p><blockquote><p><b><i>Cada \u00e1rbol se entrena en un subconjunto <\/i><\/b><i><span style=\"font-weight: 400;\">de la<\/span><\/i><b><i> serie de datos<\/i><\/b><i><span style=\"font-weight: 400;\"> y da un resultado (s\u00ed o no, en el caso de nuestro ejemplo de las setas). Posteriormente, <\/span><\/i><b><i>se combinan los resultados de todos los \u00e1rboles<\/i><\/b><i><span style=\"font-weight: 400;\"> de decisi\u00f3n para dar una respuesta final. <\/span><\/i><b><i>Cada \u00e1rbol \u201cvota\u201d<\/i><\/b><i><span style=\"font-weight: 400;\"> (s\u00ed o no) y la <\/span><\/i><b><i>respuesta final es la que tenga la mayor\u00eda de votos<\/i><\/b><i><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/i><\/p><\/blockquote><p><span style=\"font-weight: 400;\">Es lo que se llama un <\/span><b>m\u00e9todo de <\/b><b><i>bagging<\/i><\/b><span style=\"font-weight: 400;\">:<\/span><\/p><ul><li><p><b>Dividimos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> nuestra <\/span><b>serie de datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> en <\/span><b>varios subconjuntos compuestos aleatoriamente de muestras<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, de ah\u00ed el \u201crandom\u201d de <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">random forest<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><\/li><li><p><span>Se <\/span><b>entrena un modelo en cada subconjunto<\/b><span>: habr\u00e1 tantos modelos como subconjuntos.<\/span><\/p><\/li><li><p><span>Se <\/span><b>combinan todos los resultados de los modelos<\/b><span> (con un sistema de voto, por ejemplo) lo que nos da un resultado final.<\/span><\/p><\/li><\/ul><p><span style=\"font-weight: 400;\">De ese modo, se construye un <\/span><b>modelo robusto<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> a partir de varios modelos que no tienen por qu\u00e9 ser tan robustos.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3c60854 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3c60854\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Para resumir, este algoritmo es muy popular por su capacidad de combinar los resultados de sus \u00e1rboles para obtener un resultado final m\u00e1s fiable. Su eficacia ha permitido que se utilice en muchos \u00e1mbitos como por ejemplo, el marketing telef\u00f3nico para predecir el comportamiento de los clientes o incluso, las finanzas para la gesti\u00f3n de riesgos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00bfQuieres empezar un curso de Machine Learning? 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