Los algoritmos random forest, una técnica muy potente de machine learning

pablo.blanco
17/04/2024

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. Gracias a su facilidad de aprendizaje y uso, se ha popularizado mucho en el entrenamiento de la IA, ya que ahorra muchos problemas en la regresión y clasificación de datos.

La característica más destacable del algoritmo de random forest es que es capaz de manejar conjuntos de datos que aúnan tanto variables continuas, así como variables categóricas. Otra propiedad esencial de estos algoritmos es que producen respuestas más rigurosas, puesto que recurren a los resultados de muchos modelos diferentes para generar un output más optimizado.

Ejemplo de algoritmo random forest en la vida real

Realmente, si lo pensamos, aplicamos en la vida real un algoritmo random forest muchas veces en nuestra vida. Imagina que queremos viajar a varios destinos y queremos decidir cuál sería el ideal. Para ello, preguntamos a varios conocidos que han viajado recientemente, y cada uno nos da una opinión diferente con sus pros y contras subjetivos.

Supongamos que hemos ido anotando a rajatabla todas estas respuestas. Si nos sentamos y meditamos los pros y contras que expresa cada uno, podemos crear una lista conjunta para decidir cuál es el destino más atractivo para nosotros, combinando todas las opiniones que hemos recibido.

Así es, explicado de forma muy simple, cómo funciona un algoritmo random forest.

¿Cómo funciona un algoritmo de random forest?

El funcionamiento de algoritmos de random forest es muy intuitivo y similar a cómo funcionan los árboles de decisión “normales”:

  • Bagging: Se toma una muestra aleatoria con reemplazo de los datos de entrenamiento. Esto significa que se seleccionan muestras aleatorias de los datos originales y se crea un modelo para cada una de ellas, que es lo que explicaremos a continuación.
  • Construcción de árboles de decisión (bootstrap sampling): Se construye y se entrena un árbol de decisión para cada muestra de datos muy diversos entre sí mediante un subconjunto aleatorio de características en cada división del árbol.
  • Predicción y resultado final: Una vez que se han construido todos los árboles, cada árbol “vota” por la clase o valor de regresión correspondiente a una nueva instancia de datos. Si la predicción se realiza por clasificación, el algoritmo realizará una votación cuyo resultado mayoritario de todos los árboles formará parte definitiva del output final conjunto. En la regresión, se toma el promedio de todas las predicciones de los árboles.

Diferencias entre un árbol de decisión y uno random forest

Por definición, random forest se compone de varios árboles de decisión. Sin embargo, esto tiene sus consecuencias en el comportamiento y operabilidad de unos y otros.

En primer lugar, los árboles de decisiones individuales tienden a padecer un sobreajuste respecto al conjunto de datos con el que se entrenan, especialmente si este es pequeño y se entrena el modelo demasiado. Esto lo que provoca es que el modelo desarrollado dé respuestas incorrectas al procesar otro conjunto de datos diferentes al inicial.

En segundo lugar, los algoritmos random forest son más lentos que los árboles de decisión individuales, ya que su funcionamiento resulta más industrioso al tener que combinar los resultados de varios árboles de decisión. 

Por último, un árbol de decisión individual siempre formulará un conjunto de reglas más o menos fijo cuando se le entrena con un conjunto de datos. Un algoritmo random forest no crea ningún corpus de normas establecidas, sino que selecciona subconjuntos aleatorios, construye árboles de decisiones y escoge una respuesta acertada por regresión o clasificación.

Ventajas de un algoritmo random forest

Como ya hemos pincelado anteriormente, los algoritmos random forest presentan diferentes ventajas en comparación con los árboles de decisión individuales:

  • Evitan el overfitting o sobreajuste a conjuntos de datos demasiado pequeños o por modelos sobreentrenados.
  • Proporciona respuestas más rigurosas y balanceadas, pues parte de una estimación común combinando outputs de árboles de decisión individuales entrenados por separado.
  • Sirven para construir modelos con conjuntos de datos más complejos y grandes que contienen varios tipos de variables.

Ejemplos de aplicaciones de los algoritmos random forest

Esta técnica de machine learning optimizada puede servir para muchos cometidos. Algunos ejemplos interesantes son:

Detección de fraudes bancarios

Son útiles para detectar transacciones fraudulentas en cuentas bancarias y tarjetas de crédito mediante un análisis exhaustivo de patrones de gasto, comportamientos anómalos y otros indicadores para identificar posibles fraudes con alta precisión, ayudando así a proteger a los clientes y a las instituciones financieras.

Sensibilidad a ciertos medicamentos

Los algoritmos de random forest pueden emplearse para analizar datos genéticos y clínicos con el fin de predecir la sensibilidad de un paciente a ciertos medicamentos. Esto es especialmente útil en la medicina personalizada, en la que se busca encontrar el tratamiento más efectivo para cada individuo, minimizando los efectos secundarios y optimizando los resultados del tratamiento.

Diagnóstico de enfermedades

Estos algoritmos pueden analizar grandes conjuntos de datos médicos, como registros de pacientes, resultados de pruebas de laboratorio, síntomas y diagnósticos previos, para identificar patrones y predecir la presencia de ciertas enfermedades. Esto sirve de apoyo para que los médicos realicen diagnósticos más precisos y tempranos, así como para desarrollar planes de tratamiento más eficaces.

Predicción de ganancias o pérdidas

Los algoritmos de random forest se usan actualmente en análisis financiero para predecir la posible ganancia o pérdida al comprar acciones de una empresa en particular. Para ello, tienen en cuenta una variedad de factores, como los indicadores de rendimiento de años anteriores de la empresa, las condiciones del mercado, los acontecimientos económicos y políticos, entre otros, para proporcionar estimaciones precisas de las futuras tendencias del mercado y ayudar a los inversores a tomar decisiones informadas.

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