Random Forest es un popular algoritmo de aprendizaje automático utilizado tanto para tareas de clasificación como de regresión. Es un tipo de método de aprendizaje conjunto que combina varios árboles de decisión para realizar predicciones más precisas.
En un bosque aleatorio, cada árbol de decisión se entrena con un subconjunto de datos y un subconjunto de características. La predicción final es el resultado de promediar las predicciones de todos los árboles individuales. Este método ayuda a reducir el sobreajuste y a mejorar el rendimiento global del modelo.
Aunque el concepto de Bosque Aleatorio pueda parecer complejo, puede entenderse fácilmente a través de una historia divertida y memorable. En la siguiente historia, el concepto de Bosque Aleatorio se ilustra utilizando animales en un bosque para hacer la idea más accesible a personas de todas las edades.
Este artículo ha sido traducido al alemán y se ha traducido automáticamente a otros idiomas. Nos complacerá recibir sus comentarios al final del artículo.
Cómo explicar el Random Forest a tus hijos
Érase una vez un bosque encantado con muchas plantas diferentes que cultivaban distintos frutos.
Un viejo y sabio mago quería averiguar qué plantas daban los frutos más deliciosos. Pidió ayuda a sus amigos, los animales del bosque.
Cada animal del bosque tenía su propia habilidad especial para degustar las bayas, como la liebre, que podía saborear cualquier dulzor incluso mejor que los humanos, o el zorro, que percibía especialmente bien lo agrio.
Entonces, el mago ideó un plan para averiguar qué planta daba el fruto más delicioso. Porque el mago sabía que algunos animales del bosque son parciales y podrían dar a sus frutas favoritas una puntuación más alta.
Así que el mago se lo pone muy difícil a los animales del bosque. A algunos les vendó los ojos para que no pudieran ver el color de la fruta y sólo pudieran saborearla. A otros les puso una pinza en la nariz para que no pudieran oler la fruta, sino sólo ver el color. Incluso a algunos animales del bosque les dijo cuántos años tenía la planta de la que había recogido la fruta y cuánto tiempo le daba el sol cada día.
Cada animal del bosque probaba las frutas y las puntuaba. Para ello, cada animal utilizó su habilidad especial para probar las bayas y darles una puntuación, desde "¡qué asco!" hasta "¡muy sabrosas!".
A continuación, el mago miró todas las puntuaciones y eligió las plantas que obtuvieron la puntuación más alta de la mayoría de los animales del bosque.
De este modo, el mago podía encontrar las plantas que producían los frutos más sabrosos sin que el sesgo de un animal del bosque afectara a los resultados.
Y así, los animales del Bosque Encantado pudieron disfrutar de deliciosas frutas durante todo el año, ¡gracias a su poderoso mago!
En pocas palabras, así es como funciona el Bosque Aleatorio en el aprendizaje automático: formando múltiples "opiniones" de los decisores y combinando sus decisiones para obtener una predicción más precisa.
