El poder de los bosques aleatorios radica en su capacidad para combinar muchas decisiones simples y reducir el sesgo y la varianza que afectan a los modelos individuales. Nacidos a partir de los trabajos de Leo Breiman y Adele Cutler a finales del siglo XX y formalizados en 2001, los bosques aleatorios son un método de ensemble basado en árboles de decisión que utiliza muestreo bootstrap y selección aleatoria de características para crear modelos robustos y fácilmente interpretables.
En esencia un bosque aleatorio construye cientos o miles de árboles de decisión independientes y luego promedia sus predicciones en tareas de regresión o utiliza votación mayoritaria en clasificación. Beneficios clave incluyen tolerancia al overfitting, mediciones internas de importancia de variables y estimaciones de error out of bag que simplifican la validación sin necesidad de un conjunto de test adicional.
Aplicaciones prácticas abundan en sectores como finanzas para scoring y detección de fraude, sanidad para apoyo al diagnóstico y predicción de resultados clínicos, industria para mantenimiento predictivo y en marketing para clasificación de clientes y predicción de abandono. Los bosques aleatorios también son una herramienta habitual en proyectos de inteligencia de negocio y cuadros de mando con Power BI, donde su interpretabilidad ayuda a transformar modelos en decisiones accionables.
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Un ejemplo de caso de uso es la integración de un modelo de bosque aleatorio en una plataforma de comercio electrónico para predecir abandono de carrito y segmentar ofertas en tiempo real. Otro caso común es la combinación de modelos de bosque aleatorio con pipelines de ingestión y visualización en herramientas de business intelligence que facilitan la explicación del modelo a stakeholders no técnicos.
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