Un modelo de Random Forest es un m\u00e9todo moderno del \u00abmachine learning\u00bb para la clasificaci\u00f3n. Por lo general se compone de 50 \u00e1rboles de decisiones distintos no correlacionados.<\/p>\n
Un \u00e1rbol de decisiones es un modelo jer\u00e1rquico con \u00abforma de \u00e1rbol\u00bb compuesto de decisiones sucesivas. Partiendo de su ra\u00edz, sigue diferentes \u00abramas\u00bb o bifurcaciones en funci\u00f3n de distintas reglas de decisi\u00f3n. Al final del \u00e1rbol, en las \u00abhojas\u00bb, se produce la clasificaci\u00f3n en diferentes estados. Un problema con un \u00fanico \u00e1rbol de decisiones es que la predicci\u00f3n es o cien por cien correcta, o cien por cien incorrecta.<\/p>\n
Por eso, un Random Forest consta de 500 \u00e1rboles de decisiones distintos. Cada uno de ellos se compone de una combinaci\u00f3n distinta de par\u00e1metros y reglas de decisi\u00f3n. Para la clasificaci\u00f3n final, cada uno de los \u00e1rboles da su \u00abdecisi\u00f3n\u00bb y se calcula el porcentaje de los \u00e1rboles con la misma clasificaci\u00f3n. De este modo, en lugar de una clasificaci\u00f3n de un solo \u00e1rbol se toma la decisi\u00f3n \u00abdemocr\u00e1tica\u00bb de la mayor\u00eda de todos los \u00e1rboles.<\/p>\n
V\u00eddeo: El Prof. Ambr\u00f3sio explica la expresi\u00f3n Random Forest (ingl\u00e9s).<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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