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Existen múltiples implementaciones de modelos Random Forest en Python, siendo una de las más utilizadas es la disponible en scikit-learn. Aunque es menos conocido, las principales librerías de Gradient Boosting como LightGBM y XGBoost también pueden configurarse para crear modelos Random Forest.
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.
Random Forest es un algoritmo de machine learning basado en la técnica de ensemble learning, que utiliza múltiples árboles de decisión para mejorar la precisión y controlar el sobreajuste. Fue introducido por Leo Breiman y Adele Cutler, y se ha convertido en una herramienta fundamental en el análisis de datos y la ciencia de datos .
Un random forest (o bosque aleatorio en español) es una técnica de Machine Learning muy popular entre los Data Scientist y con razón : presenta muchas ventajas en comparación con otros algoritmos de datos.
29 de feb. de 2024 · Este artículo trata de cómo y cuándo utilizar la clasificación Random Forest con scikit-learn. Centrado en conceptos, flujo de trabajo y ejemplos. También veremos cómo utilizar la matriz de confusión y las importancias de las características.
17 de abr. de 2024 · El algoritmo random forest es un algoritmo de machine learning muy utilizado que combina los outputs de varios árboles de decisión para formular un output final unitario.
22 de mar. de 2021 · En este artículo, aprenderás sobre el algoritmo de bosques aleatorios (random forest). Después de completar este artículo, podrás dominar el uso del algoritmo de bosque aleatorio para resolver y crear modelos predictivos para problemas de clasificación con scikit-learn.
