Random forest para niños

Los Bosques Aleatorios (o Random Forests en inglés) son una técnica especial usada en el mundo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Imagina que quieres predecir algo, como si una fruta es dulce o no, basándote en su color y tamaño. Un Bosque Aleatorio no usa solo una regla, sino muchas reglas diferentes, como si fueran muchos "árboles de decisión" pequeños. Cada uno de estos árboles toma una decisión, y al final, el Bosque Aleatorio combina todas esas decisiones para dar una respuesta final más precisa.

Esta idea fue desarrollada por Leo Breiman y Adele Cutler. La base de los Bosques Aleatorios viene de una técnica llamada bagging, que significa "empaquetar" o "agrupar". Consiste en crear muchos modelos simples y luego promediar sus resultados para obtener una predicción mejor y más estable. Los árboles de decisión son perfectos para esto porque pueden entender relaciones complejas en los datos.

Los Bosques Aleatorios son muy populares y se usan mucho porque suelen ser tan buenos como otras técnicas más complejas, pero son más fáciles de usar y ajustar.

¿Cómo funcionan los Bosques Aleatorios?

La idea principal es reducir los errores al combinar muchas predicciones. Piensa en un grupo de amigos tratando de adivinar el resultado de un juego: si cada uno da su opinión y luego se ponen de acuerdo, es más probable que acierten que si solo uno decide.

Cada "árbol" en el Bosque Aleatorio se construye siguiendo estos pasos:

• Se elige una parte de los datos de entrenamiento para ese árbol.
• Para cada punto de decisión en el árbol, se seleccionan al azar algunas características (por ejemplo, color, tamaño) de todas las disponibles.
• El árbol encuentra la mejor manera de dividir los datos usando solo esas características elegidas al azar.

Cuando se quiere predecir algo nuevo, se le pregunta a cada árbol del bosque. Cada árbol da su "voto" o predicción. La predicción final del Bosque Aleatorio es la que recibe más votos de todos los árboles.

Ventajas de los Bosques Aleatorios

Los Bosques Aleatorios tienen muchas cualidades que los hacen muy útiles:

• Son muy precisos: Suelen dar resultados muy buenos en la mayoría de los problemas.
• Funcionan bien con grandes cantidades de datos: Pueden manejar bases de datos muy grandes de manera eficiente.
• Manejan muchas características: Pueden trabajar con cientos de características de entrada sin problemas.
• Identifican características importantes: Pueden decirte qué características son las más importantes para hacer una predicción.
• Manejan datos faltantes: Pueden trabajar incluso si faltan algunos datos y aun así mantener su precisión.
• Ayudan a entender los datos: Pueden mostrar cómo se relacionan las características con las predicciones.
• Detectan relaciones complejas: Son buenos para encontrar cómo las características interactúan entre sí.

Desafíos de los Bosques Aleatorios

Aunque son muy buenos, los Bosques Aleatorios también tienen algunos puntos a considerar:

• A veces pueden ser demasiado específicos: En algunos casos, pueden "aprenderse de memoria" los datos de entrenamiento, lo que se llama sobreajuste, y no funcionar tan bien con datos nuevos.
• Son difíciles de entender: A diferencia de un solo árbol de decisión, que es fácil de seguir, un Bosque Aleatorio con muchos árboles es más complicado de interpretar.
• Pueden favorecer ciertas características: Si hay características que tienen muchas categorías diferentes, el Bosque Aleatorio podría darles más importancia de la que realmente tienen.

Visualización de un Bosque Aleatorio

Para entender mejor cómo funciona un Bosque Aleatorio, podemos imaginar un ejemplo sencillo.

Datos de entrenamiento: puntos verdes y rojos.

Imagina que tenemos 200 puntos en un gráfico: 100 puntos verdes y 100 puntos rojos. Los puntos verdes están agrupados en un lugar y los rojos en otro. Queremos que el Bosque Aleatorio aprenda a separar los puntos verdes de los rojos.

Entrenamos un Bosque Aleatorio con 50 árboles usando estos puntos. Después de entrenar, podemos ver cómo el Bosque Aleatorio "dibuja" una línea para separar los puntos.

Visualización de un Bosque Aleatorio después de entrenar.

El color en la imagen nos muestra qué tan seguros están los 50 árboles de su decisión. Si el color es muy puro (verde o rojo intenso), significa que la mayoría de los árboles están de acuerdo. A veces, el Bosque Aleatorio puede ser muy detallado y crear fronteras un poco irregulares.

Para comparar, también podemos ver cómo otro tipo de modelo, llamado regresión logística, separaría los mismos puntos.

Modelo de regresión logística después de entrenar.

Este modelo suele crear una línea de separación más suave y menos detallada.

Implementaciones de Código Abierto

Existen programas y herramientas que usan el algoritmo de Bosques Aleatorios. Por ejemplo, el software SQP utiliza este algoritmo para predecir la calidad de las preguntas en encuestas, basándose en sus características.

Véase también

En inglés: Random forest Facts for Kids