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El random forest es un algoritmo de machine learning de uso común registrado por Leo Breiman y Adele Cutler, que combina la salida de múltiples árboles de decisión para alcanzar un solo resultado.
Random forest (o random forests) también conocidos en castellano como Bosques aleatorios es una combinación de árboles predictores tal que cada árbol depende de los valores de un vector aleatorio probado independientemente y con la misma distribución para cada uno de estos.
Un modelo Random Forest está formado por múltiples árboles de decisión individuales. Cada uno de estos árboles es entrenado con una muestra ligeramente diferente de los datos de entrenamiento, generada mediante una técnica conocida como bootstrapping.
Random forest es lo que se llama un método de conjunto (o ensemble method, en inglés), es decir que “pone junto” o combina resultados para obtener un superresultado final. Pero, ¿los resultados de qué? Simplemente de los diferentes árboles de decisión que la componen.
A random forest is a meta estimator that fits a number of decision tree classifiers on various sub-samples of the dataset and uses averaging to improve the predictive accuracy and control over-fitting.
Un bosque aleatorio es un algoritmo de machine learning de uso común, registrado por Leo Breiman y Adele Cutler, que combina la salida de varios árboles de decisiones para alcanzar un resultado único. Su facilidad de uso y su flexibilidad han impulsado su adopción, ya que permite manejar problemas de clasificación y regresión. Árboles de decisiones
Random forests or random decision forests is an ensemble learning method for classification, regression and other tasks that operates by constructing a multitude of decision trees at training time. For classification tasks, the output of the random forest is the class selected by most trees.
