Bosque aleatorio

Cómo funcionan los bosques aleatorios

La idea central de Random Forest es introducir aleatoriedad para construir un "bosque" de árboles de decisión no correlacionados. Esta aleatoriedad se inyecta de dos formas principales:

1. Agregación Bootstrap (Bagging): Cada árbol individual del bosque se entrena con una muestra aleatoria diferente de los datos de entrenamiento. Este muestreo se realiza con reemplazo, lo que significa que algunos puntos de datos pueden utilizarse varias veces en una sola muestra, mientras que otros pueden no utilizarse en absoluto. Esta técnica se conoce formalmente como agregación bootstrap.
2. Aleatoriedad de las características: Al dividir un nodo en un árbol de decisión, el algoritmo no busca la mejor división entre todas las características. En su lugar, selecciona un subconjunto aleatorio de características y encuentra la división óptima sólo dentro de ese subconjunto. Esto garantiza la diversidad de los árboles y evita que unas pocas características dominen todos los árboles.

Al combinar las predicciones de estos diversos árboles, el modelo reduce la varianza y suele lograr un rendimiento mejor que el que podría conseguir cualquier árbol por sí solo. El algoritmo fue desarrollado por Leo Breiman y Adele Cutler y se ha convertido en una herramienta a la que recurren muchos científicos de datos.

Aplicaciones reales

Random Forest se utiliza ampliamente en muchos sectores debido a su sencillez y eficacia, especialmente con datos tabulares o estructurados.

• Servicios financieros: Los bancos y las instituciones financieras utilizan modelos Random Forest para la evaluación del riesgo crediticio. Mediante el análisis de datos de clientes como los ingresos, el historial de préstamos y la edad, el modelo puede predecir la probabilidad de que un cliente incumpla un préstamo. También es una herramienta clave de la IA en las finanzas para detectar transacciones fraudulentas con tarjetas de crédito.
• Sanidad: En el campo de la medicina, Random Forest puede utilizarse para el diagnóstico de enfermedades y la estratificación del riesgo de los pacientes. Por ejemplo, puede analizar los historiales y síntomas de los pacientes para predecir si padecen una enfermedad concreta, lo que ayuda a los médicos a realizar diagnósticos más precisos. Puede obtener más información sobre aplicaciones similares en nuestra visión general de la IA en la sanidad.
• Comercio electrónico: Los minoristas en línea utilizan Random Forest para crear sistemas de recomendación que sugieren productos a los usuarios en función de su historial de navegación, patrones de compra y otros comportamientos del usuario.

Relación con otros modelos

Es importante entender cómo se relaciona Random Forest con otros modelos del panorama de la IA.

• Árboles de decisión: Un bosque aleatorio es fundamentalmente un conjunto de árboles de decisión. Aunque un único árbol de decisión es fácil de interpretar, es propenso a sobreajustar los datos de entrenamiento. Los bosques aleatorios superan esta limitación promediando los resultados de muchos árboles, lo que crea un modelo más generalizado.
• Algoritmos de Boosting: Al igual que Random Forest, algoritmos como XGBoost y LightGBM también son métodos de conjunto basados en árboles de decisión. Sin embargo, utilizan una estrategia diferente llamada boosting, en la que los árboles se construyen secuencialmente, y cada nuevo árbol intenta corregir los errores del anterior. En cambio, Random Forest construye sus árboles de forma independiente y en paralelo.
• Modelos de aprendizaje profundo: Random Forest es muy eficaz para problemas con datos estructurados. Sin embargo, para datos no estructurados como imágenes y texto, los modelos de aprendizaje profundo como las redes neuronales convolucionales (CNN) o los transformadores de visión (ViT ) son muy superiores. En visión por computador, tareas como la detección de objetos o la segmentación de instancias se gestionan mejor con arquitecturas especializadas como Ultralytics YOLO11.

Tecnologías y herramientas

Varias bibliotecas populares de aprendizaje automático proporcionan implementaciones del algoritmo Random Forest. Scikit-learn, una biblioteca de Python muy utilizada, ofrece una completa implementación de Random Forest con opciones para el ajuste de hiperparámetros. Aunque es potente para muchas tareas de ML tradicionales, para las aplicaciones de visión por ordenador de vanguardia, a menudo son necesarias arquitecturas y plataformas especializadas que soporten el ciclo de vida de MLOps. Explore varias soluciones de Ultralytics que aprovechan los modelos YOLO para problemas de IA de visión del mundo real.