En el campo del machine learning, es importante conocer qué es random forest y cómo puedes utilizarlo para solucionar problemas inherentes a la creación y desarrollo de programas dentro de este campo de la inteligencia artificial. Así pues, si quieres conocer qué es random forest y en qué consiste esta práctica, a continuación te lo contamos.
¿Qué es random forest?
Podemos definir qué es random forest como una técnica de machine learning que se encarga de solucionar problemas relacionados con la regresión y la clasificación. Al igual que otras prácticas, el random forest utiliza la opción del ensemble learning. Esta opción te dará la oportunidad de combinar etiquetas para solucionar diferentes problemas.
Composición y creación del random forest
Un random forest está compuesto por diferentes árboles o trees relacionados con las decisiones. A partir de este grupo de decisiones, aparecen muestras donde se hará una votación y los votos mayoritarios se tomarán para obtener un promedio y una clasificación.
El random forest se genera a través de un algoritmo que está acentuado a partir de las prácticas del bagging y bootrstrap, conceptos en los que puedes profundizar en el artículo enlazado. Entre ellos, las práctica del bagging es una opción meta-algorítmica que aumenta la precisión de los proyectos.
Los random forest producen diferentes variables, que te listaremos a continuación:
- Su resultados son más precisos que cualquier otro resultado otorgado por árboles de decisión.
- Permite un manejo mucho más exitoso relacionado con el grupo de datos que se han perdido.
- Disminuye en el riesgo de caer en problemas de overfitting del machine learning.
- Puede permitir predicciones muy precisas.
Qué hace el random forest
El random forest crea un algoritmo que establece puntos de salida a partir de todos los resultados de las decisiones de cada uno de los árboles. Para predecirlo, hace un promedio de todo lo conceptos relacionados a los elementos de salida de los árboles. De esta manera, si se realice un promedio con mayor cantidad de árboles, mejor serán las respuestas y el promedio que se entregue. Así pues, gracias a la precisión, se disminuye los posibles problemas relacionados al overfitting.
Aplicaciones del random forest
Ya que el random forest es una gran herramienta para controlar los proyectos del machine learning, se ha implementado en varios procesos que se han decidido retomar dentro de distintas actividades del día a día y de campos laborales.
En el campo bancario
En primer lugar, el random forest se utiliza en el campo bancario para comprobar si a un cliente se le debería otorgar un crédito o no. El algoritmo también detecta si una persona o comunicación puede ser fraudulenta.
En el sector de la salud
En el sector de la salud, los expertos han utilizado los random forest para diagnosticar a sus pacientes. Esto se hace a partir de la reflexión y análisis sobre la historia médica de los pacientes.
En la bolsa de valores
La bolsa de valores es uno de los campos que más uso le da a la herramienta de random forest. Con ella pueden predecir y promediar, a su vez, los stocks del mercado y su influencia en otros mercados.
En el eCommerce
Con el random forest, los expertos en el eCommerce pueden predecir de qué manera van a actuar los clientes dentro del marketplace de la compañía.
Sigue aprendiendo con nosotros
Gracias a este post, ya sabes qué es random forest y cómo puede ser útil en diferentes aplicaciones del día a día. No obstante, este es solo uno de los muchos conceptos sobre los que deberías dominar en tu camino de aprendizaje sobre el sector IT e inteligencia artificial.
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