Bosques aleatorios (random forest)
Random forest
- Fecha
- 2001 · fiabilidad alta
- Lugar
- Universidad de California, Berkeley, California, EE. UU.
- Autoría
- Leo Breiman
- Ámbito
- Saber y símbolos
Qué se descubrió
Breiman combinó el bagging (muestreo bootstrap) con la selección aleatoria de variables en cada nodo para construir conjuntos de árboles de decisión poco correlacionados entre sí, cuyo voto conjunto mejora mucho la precisión y reduce el sobreajuste frente a un único árbol.
Tin Kam Ho había creado en 1995 el primer algoritmo de 'bosque de decisión aleatorio' con el método del subespacio aleatorio; Breiman formalizó en 2001 la versión moderna que combina bagging y selección aleatoria de variables, y es la que dio nombre popular a la técnica.
A qué dio paso
- Uno de los algoritmos de aprendizaje automático más usados en clasificación y regresión
- Métodos de importancia de variables en modelos de caja negra
Se apoya en
- Agregación de bootstrap1994-1996
- Árboles de decisión
- Bagging (bootstrap aggregating), del propio Breiman
- Método del subespacio aleatorio de Tin Kam Ho (1995)