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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 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.
El random forest es un algoritmo de machine learning que maneja problemas de clasificación y regresión. Su facilidad y flexibilidad han impulsado su adopción.
17 de jun. de 2019 · Random Forest es un tipo de Ensamble en Machine Learning en donde combinaremos diversos árboles -ya veremos cómo y con qué características- y la salida de cada uno se contará como “un voto” y la opción más votada será la respuesta del <<Bosque Aleatorio>>.
8 de mar. de 2024 · Random forest is a machine learning algorithm that creates an ensemble of multiple decision trees to reach a singular, more accurate prediction or result. In this post we’ll cover how the random forest algorithm works, how it differs from other algorithms and how to use it.
