Algoritmo de bosque aleatorio: ¿cuándo usarlo y cómo usarlo? [Con ventajas y desventajas]

Data Science engloba una amplia gama de algoritmos capaces de resolver problemas relacionados con la clasificación. El bosque aleatorio suele estar presente en la parte superior de la jerarquía de clasificación. Otros algoritmos incluyen: máquina de vectores de soporte, clasificador de polarización ingenua y árboles de decisión.

Antes de aprender sobre el algoritmo de bosque aleatorio, primero comprendamos el funcionamiento básico de los árboles de decisión y cómo se pueden combinar para formar un bosque aleatorio.

Árboles de decisión

El algoritmo del árbol de decisión se incluye en la categoría de algoritmos de aprendizaje supervisado. El objetivo de un árbol de decisión es predecir la clase o el valor de la variable objetivo según las reglas desarrolladas durante el proceso de entrenamiento. Comenzando desde la raíz del árbol, comparamos el valor del atributo raíz con el punto de datos que deseamos clasificar y, sobre la base de la comparación, saltamos al siguiente nodo.

Continuando, analicemos algunos de los términos importantes y su significado al tratar con árboles de decisión.

1. Nodo Raíz : Es el nodo más alto del árbol, a partir de donde se realiza la división para formar nodos más homogéneos.
2. División de puntos de datos : los puntos de datos se dividen de una manera que reduce la desviación estándar después de la división.
3. Ganancia de información : La ganancia de información es la reducción en la desviación estándar que deseamos lograr después de la división. Más reducción de la desviación estándar significa nodos más homogéneos.
4. Entropía : la entropía es la irregularidad presente en el nodo después de que se ha producido la división. Más homogeneidad en el nodo significa menos entropía.

Leer: Preguntas de la entrevista del árbol de decisión

Necesidad de algoritmo de bosque aleatorio

El algoritmo del árbol de decisión es propenso a sobreajustarse, es decir, alta precisión en los datos de entrenamiento y bajo rendimiento en los datos de prueba. Dos métodos populares para evitar el sobreajuste de datos son la poda y el bosque aleatorio. La poda se refiere a una reducción del tamaño del árbol sin afectar la precisión general del árbol.

Ahora analicemos el algoritmo del bosque aleatorio.

Una de las principales ventajas del bosque aleatorio es su capacidad para usarse tanto en problemas de clasificación como de regresión.

Como su nombre indica, un bosque se forma combinando varios árboles. De manera similar, un algoritmo de bosque aleatorio combina varios algoritmos de aprendizaje automático (árboles de decisión) para obtener una mayor precisión. Esto también se llama aprendizaje en conjunto. Aquí, la baja correlación entre los modelos ayuda a generar una mejor precisión que cualquiera de las predicciones individuales. Incluso si algunos árboles generan predicciones falsas, la mayoría de ellos producirán predicciones verdaderas, por lo que la precisión general del modelo aumenta.

Los algoritmos de bosque aleatorio se pueden implementar tanto en python como en R como otros algoritmos de aprendizaje automático.

¿Cuándo usar Random Forest y cuándo usar los otros modelos?

En primer lugar, debemos decidir si el problema es lineal o no lineal. Entonces, si el problema es lineal, debemos usar la regresión lineal simple en caso de que solo esté presente una característica, y si tenemos varias características, debemos usar la regresión lineal múltiple. Sin embargo, si el problema no es lineal, deberíamos usar Regresión polinomial, SVR, Árbol de decisión o Aleatorio.

Bosque. Luego, utilizando técnicas muy relevantes que evalúan el rendimiento del modelo, como la validación cruzada de k-Fold, la búsqueda de cuadrícula o XGBoost, podemos concluir el modelo correcto que resuelve nuestro problema.

¿Cómo sé cuántos árboles debo usar?

Para cualquier principiante, recomendaría determinar la cantidad de árboles necesarios mediante la experimentación. Por lo general, toma menos tiempo que usar técnicas para descubrir el mejor valor ajustando y ajustando su modelo. Experimentando con varios valores de hiperparámetros como el número de árboles. Sin embargo, se pueden utilizar técnicas como cover k-Fold Cross-Validation y Grid Search, que son métodos poderosos para determinar el valor óptimo de un hiperparámetro, como aquí el número de árboles.

¿Se puede usar el valor p para el bosque aleatorio?

Aquí, el valor p será insignificante en el caso de Random forest, ya que son modelos no lineales.

Harpillera

Los árboles de decisión son muy sensibles a los datos en los que se entrenan, por lo tanto, son propensos al sobreajuste. Sin embargo, el bosque aleatorio aprovecha este problema y permite que cada árbol tome muestras al azar del conjunto de datos para obtener diferentes estructuras de árbol. Este proceso se conoce como Embolsado.

Embolsar no significa crear un subconjunto de los datos de entrenamiento. Simplemente significa que todavía estamos alimentando el árbol con datos de entrenamiento pero con tamaño N. En lugar de los datos originales, tomamos una muestra de tamaño N (N puntos de datos) con reemplazo.

Importancia de la función

Los algoritmos de bosque aleatorio nos permiten determinar la importancia de una característica determinada y su impacto en la predicción. Calcula la puntuación de cada característica después del entrenamiento y las escala de manera que al sumarlas suman uno. Esto nos da una idea de qué función descartar, ya que no afectan todo el proceso de predicción. Con características menores, es menos probable que el modelo sea víctima del sobreajuste.

Hiperparámetros

El uso de hiperparámetros aumenta la capacidad predictiva del modelo o lo hace más rápido.

Para empezar, el parámetro n_estimator es el número de árboles que construye el algoritmo antes de tomar la predicción promedio. Un valor alto de n_estimator significa un mayor rendimiento con una predicción alta. Sin embargo, su alto valor también reduce el tiempo computacional del modelo.

Otro hiperparámetro es max_features, que es el número total de características que el modelo considera antes de dividirse en nodos posteriores.

Además, min_sample_leaf es el número mínimo de hojas necesarias para dividir el nodo interno.

Por último, random_state se usa para producir una salida fija cuando se elige un valor definido de random_state junto con los mismos hiperparámetros y los datos de entrenamiento.

Ventajas y desventajas del algoritmo de bosque aleatorio

1. Random forest es un algoritmo muy versátil capaz de resolver tareas tanto de clasificación como de regresión.
2. Además, los hiperparámetros involucrados son fáciles de entender y, por lo general, sus valores predeterminados dan como resultado una buena predicción.
3. Random Forest resuelve el problema del sobreajuste que ocurre en los árboles de decisión.
4. Una limitación de Random forest es que demasiados árboles pueden hacer que el procesamiento del algoritmo sea lento, lo que lo hace ineficaz para la predicción de datos en tiempo real.

Lea también: Tipos de algoritmo de clasificación

Conclusión

El algoritmo de bosque aleatorio es un algoritmo muy poderoso con alta precisión. Su aplicación en la vida real en los campos de la banca de inversión, el mercado de valores y los sitios web de comercio electrónico los convierte en un algoritmo muy poderoso para usar. Sin embargo, se puede lograr un mejor rendimiento mediante el uso de algoritmos de redes neuronales, pero estos algoritmos, a veces, tienden a volverse complejos y requieren más tiempo para desarrollarse.

Si está interesado en obtener más información sobre el árbol de decisiones, el aprendizaje automático, consulte el Diploma PG en aprendizaje automático e IA de IIIT-B y upGrad, que está diseñado para profesionales que trabajan y ofrece más de 450 horas de capacitación rigurosa, más de 30 estudios de casos y asignaciones, estado de exalumno de IIIT-B, más de 5 proyectos prácticos finales prácticos y asistencia laboral con las mejores empresas.