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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 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.
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.
Aprende cómo construir y usar modelos Random Forest con Python y scikit-learn. Descubre sus ventajas, desventajas y cómo estimar el error de validación con el Out-of-Bag Error.
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.
Random forest is a machine learning method that combines multiple decision trees to improve accuracy and reduce bias. Learn how it works, its advantages and disadvantages, and some applications in finance, healthcare, and e-commerce.
22 de feb. de 2024 · Learn the fundamentals and implementation of Random Forest, a powerful tree learning technique that uses ensemble of decision trees to improve prediction performance. Explore its key features, advantages, and differences with other machine learning algorithms.
