Qué es Random Forest (Bosque aleatorio), un artículo para leer y entender

Definición de bosque aleatorio

Random Forest (Bosque aleatorio) es un algoritmo de aprendizaje integrado que realiza tareas de aprendizaje automático construyendo múltiples árboles de decisión y sintetizando sus predicciones. El algoritmo se basa en la idea de agregación Bootstrap, que extrae aleatoriamente múltiples subconjuntos de muestras del conjunto de datos original con putback para proporcionar datos de entrenamiento diferenciados para cada árbol de decisión. Durante el proceso de crecimiento del árbol de decisión, Random Forest introduce aleatoriedad en la selección de características, y sólo se considera un subconjunto aleatorio de algunos atributos de características cada vez que se divide un nodo. Este mecanismo de doble aleatorización garantiza que cada árbol del bosque sea lo suficientemente diverso como para evitar que el modelo se ajuste en exceso a los datos de entrenamiento. Para la tarea de clasificación, el bosque aleatorio utiliza un mecanismo de votación para tomar la predicción de la mayoría de los árboles de decisión como resultado final; para la tarea de regresión, se toma la media de los valores predichos de cada árbol. Random Forest no requiere una compleja ingeniería de características, puede manejar datos de alta dimensión y evalúa automáticamente la importancia de las características. El algoritmo lleva incorporada una función de validación cruzada que estima el rendimiento del modelo mediante el error "out-of-bag". Random Forest es insensible a los valores atípicos y a los datos que faltan, por lo que es muy robusto. El proceso de entrenamiento puede paralelizarse en gran medida y adaptarse al procesamiento de conjuntos de datos a gran escala. Estas características hacen de Random Forest una de las herramientas de aprendizaje automático más populares en la práctica, equilibrando la complejidad del modelo y la precisión de la predicción.

Orígenes y desarrollo de los bosques aleatorios

• Fundamentos de la Teoría del Aprendizaje IntegradoEn la década de los 90, se propusieron métodos de aprendizaje integrado como Bagging y Boosting para sentar las bases teóricas de los bosques aleatorios. El algoritmo Bagging de Breiman demostró que se podía reducir la varianza y mejorar la estabilidad de la predicción combinando múltiples modelos.
• El algoritmo se presenta formalmenteEn 2001, el estadístico Leo Breiman describió sistemáticamente el algoritmo Random Forest en un artículo que combinaba el muestreo Bootstrap con la selección aleatoria de características. Este trabajo pionero propulsó el algoritmo hacia la corriente principal del aprendizaje automático.
• Fase de refinamiento de la teoríaEn los años siguientes, los investigadores analizaron en profundidad cuestiones teóricas como los límites de error de generalización, las medidas de importancia de las características, etc. de los bosques aleatorios. Se encontró la relación equilibrada entre aleatoriedad y precisión, y se optimizaron los ajustes de los parámetros del algoritmo.
• período de desarrollo de la solicitud: Con la llegada de la era de los grandes datos, Random Forest se ha utilizado ampliamente en bioinformática, control de riesgos financieros, reconocimiento de imágenes y otros campos. Las características de alta eficiencia de implementación y ajuste sencillo de parámetros cuentan con el favor de los ingenieros.
• Surgen variantes modernas: En los últimos años han aparecido varias versiones mejoradas, como los Bosques Aleatorios Extremos (ExtraTrees) y los Bosques de Rotación (Rotation Forests). Estas variantes innovan en la forma de introducir la aleatoriedad y enriquecen la familia de algoritmos.

El principio básico de los bosques aleatorios

• efecto de inteligencia colectivaLos bosques aleatorios siguen la filosofía de "tres cabezas piensan más que una" combinando múltiples aprendices débiles (árboles de decisión) para formar un aprendiz fuerte. La toma de decisiones colectiva anula los sesgos individuales y mejora el rendimiento global.
• Mecanismos de reducción de las desviacionesLos árboles de decisión son propensos al sobreajuste y tienen características de alta varianza. Los bosques aleatorios reducen eficazmente la varianza del modelo y mejoran la generalización promediando múltiples predicciones de árboles. Este mecanismo se ha demostrado matemáticamente de forma rigurosa.
• Diseño de doble aleatoriedadEl muestreo aleatorio de muestras de datos garantiza diferencias en el conjunto de entrenamiento de cada árbol, y la selección aleatoria de atributos de características mejora la diversidad entre árboles. La doble aleatoriedad rompe la correlación entre árboles y es la clave del éxito del algoritmo.
• Análisis de descomposición de erroresEl error de generalización de un bosque aleatorio puede descomponerse en tres componentes: sesgo, varianza y correlación. Idealmente, la correlación entre árboles se mantiene baja mientras que cada árbol tiene un sesgo bajo para minimizar el error.
• Aplicación de la ley de los grandes númerosA medida que aumenta el número de árboles, el error de generalización del modelo converge a un valor límite. La ley de los grandes números garantiza la estabilidad de los bosques aleatorios, y cuanto mayor sea el número de árboles, más fiables serán los resultados de la predicción.

Proceso de construcción de bosques aleatorios

• Etapa de muestreo BootstrapN muestras se seleccionan aleatoriamente del conjunto de entrenamiento original con putback para formar múltiples conjuntos de entrenamiento Bootstrap. Cada conjunto de entrenamiento representa aproximadamente 63,21 TP3T de los datos originales, y los 36,81 TP3T restantes constituyen datos fuera de bolsa para la validación del modelo.
• El proceso de crecimiento del árbol de decisiónPara cada conjunto de entrenamiento Bootstrap, construya un árbol de decisión completo. Para la división de nodos, se selecciona aleatoriamente un subconjunto de m características candidatas del conjunto completo de características para encontrar el punto de división óptimo. El árbol crece sin poda hasta que la pureza de las muestras de nodos es demasiado pequeña o se alcanza el límite de profundidad.
• Agregación de resultados predictivosCada árbol de decisión proporciona valores de predicción de forma independiente cuando se introducen nuevas muestras. El método de votación se utiliza para los problemas de clasificación y el método de promediación para los problemas de regresión. La predicción final representa la decisión colectiva del bosque, lo que refleja el principio de democracia.
• Evaluación de la importancia de las característicasCuantificar la contribución de cada característica a la predicción basándose en la medida en que la característica reduce la impureza en el bosque, u ordenando los valores de las características para observar la magnitud de la degradación de la precisión. Esta evaluación es más fiable que la de un único árbol de decisión.
• Proceso de ajuste de parámetrosLos parámetros clave son el número de árboles, el tamaño del subconjunto de características, la profundidad máxima del árbol, etc. La combinación óptima de parámetros suele determinarse mediante búsqueda en cuadrícula o búsqueda aleatoria combinada con validación cruzada.

Características ventajosas de los bosques aleatorios

• Alta precisión predictivaExcelente rendimiento en múltiples conjuntos de datos, a menudo igualando o superando a otros algoritmos complejos. El mecanismo de aprendizaje integrado reduce eficazmente la varianza y confiere al modelo una gran capacidad de generalización.
• Alta resistencia al sobreajusteEl diseño de doble aleatoriedad reduce de forma natural la complejidad del modelo y el riesgo de sobreajuste. Incluso sin poda, los bosques aleatorios mantienen un mejor rendimiento.
• Capacidad para manejar datos complejosCaracterísticas: Puede manejar datos de características de alta dimensión y manejar automáticamente las interacciones entre características. Requisitos poco estrictos sobre los tipos de datos, puede manejar características numéricas y categóricas.
• Mecanismo de autenticación integradoErrores fuera de bolsa: los errores fuera de bolsa proporcionan estimaciones no sesgadas sin necesidad de particionar adicionalmente el conjunto de validación. Esta característica es especialmente valiosa cuando la cantidad de datos es limitada, ya que mejora la eficiencia de la utilización de los datos.
• Importancia de proporcionar característicasClasificación de la importancia de las características de salida para ayudar en la selección de características y la interpretación del modelo. Esta función aumenta la transparencia del modelo y ayuda a comprender los patrones subyacentes en los datos.

Limitaciones de los bosques aleatorios

• Elevado consumo de recursos informáticosLa construcción de un gran número de árboles de decisión requiere más memoria y tiempo de cálculo, especialmente cuando el número de árboles es grande o la cantidad de datos es enorme. Los escenarios con elevados requisitos de tiempo real pueden no ser adecuados.
• La naturaleza de caja negra del proceso de previsiónEl modelo de bosque aleatorio: aunque puede dar como resultado la importancia de las características, la lógica de decisión específica es difícil de explicar por completo. En comparación con los modelos lineales, los bosques aleatorios son menos interpretables y se quedan cortos en escenarios que requieren la interpretación del modelo.
• Capacidad de extrapolación limitadaLos bosques aleatorios suelen funcionar peor que los modelos de regresión en tareas de predicción más allá del rango de los datos de entrenamiento. Los modelos de árbol son esencialmente funciones constantes segmentadas y las predicciones de variables continuas no son lo suficientemente suaves.
• Impacto de los datos sobre ruidoEl modelo: Aunque es robusto frente a los valores atípicos, el rendimiento del modelo sigue degradándose cuando hay mucho ruido en los datos de entrenamiento. La calidad de los datos afecta directamente al resultado final.

Aplicaciones prácticas de los bosques aleatorios

• Medios de diagnóstico médicoAnálisis de indicadores clínicos y datos genéticos de pacientes para predecir el riesgo de enfermedad o los efectos del tratamiento. Random Forest tiene una capacidad excepcional para procesar datos médicos de alta dimensión, lo que ayuda a los médicos a realizar diagnósticos más precisos.
• Sistema de control de riesgos financierosModelo de riesgo: utilizado por bancos y compañías de seguros para tareas como la calificación crediticia y la detección de fraudes. El modelo es capaz de combinar múltiples características de comportamiento para identificar a los clientes potencialmente arriesgados y reducir las pérdidas financieras.
• Análisis de imágenes de teledetecciónAplicación: Procesamiento de imágenes aéreas y de satélite para clasificación de terrenos, detección de cambios, etc. La buena capacidad de procesamiento de Random Forest para características de teledetección de alta dimensionalidad favorece una supervisión medioambiental precisa.
• Construcción de sistemas de recomendaciónPredicción de las preferencias de los usuarios combinando su comportamiento histórico y las características de los productos. Las plataformas de comercio electrónico utilizan bosques aleatorios para lograr recomendaciones personalizadas y mejorar la experiencia del usuario.
• Predicción de fallos industrialesAnálisis de los datos de los sensores de los equipos para predecir la probabilidad de avería de las máquinas. La industria manufacturera utiliza bosques aleatorios para lograr un mantenimiento predictivo, reducir el tiempo de inactividad y aumentar la productividad.

Comparación de los algoritmos Random Forest y de correlación

• Comparación con un único árbol de decisiónLos bosques aleatorios mejoran significativamente el rendimiento al integrar múltiples árboles, pero a expensas de la interpretabilidad. Los árboles de decisión individuales son más fáciles de entender y visualizar, pero son propensos a sobreajustarse.
• Comparación con árboles de gradiente reforzadoÁrboles potenciados por gradiente: los árboles potenciados por gradiente (por ejemplo, XGBoost) construyen árboles de forma secuencial, haciendo hincapié en la mejora de los residuos de rondas anteriores. Los bosques aleatorios construyen el árbol en paralelo y se centran más en reducir la varianza. Los árboles potenciados por gradiente suelen ser ligeramente más precisos, pero más complejos de ajustar.
• Comparación con las máquinas de vectores soporteMáquinas de vectores soporte: las máquinas de vectores soporte son adecuadas para muestras pequeñas, datos de alta dimensión y tienen una sólida base teórica. Random Forest hace menos suposiciones sobre la distribución de los datos y tiene una aplicabilidad más amplia. Ambos tienen sus propias ventajas en diferentes conjuntos de datos.
• Comparación con redes neuronalesEl concepto de red neuronal: Las redes neuronales son adecuadas para procesar patrones complejos, como imágenes y habla, que requieren grandes cantidades de datos. El entrenamiento de bosques aleatorios es más eficiente, suele funcionar mejor con conjuntos de datos pequeños y no requiere ajustes complejos.
• Comparación con modelos linealesLos modelos lineales son muy explicativos y eficientes desde el punto de vista informático. Los bosques aleatorios captan automáticamente las relaciones no lineales y las interacciones entre características, y la precisión de las predicciones suele ser mayor, pero aumentan los costes computacionales.

Ajuste de parámetros para bosques aleatorios

• Selección del número de árbolEl modelo es más estable cuantos más árboles haya, pero el coste computacional aumenta. Por lo general, se eligen suficientes árboles para hacer converger el error, normalmente en el rango de 100-500. Aumentar el número de árboles más allá de un determinado valor produce una mejora limitada.
• Tamaño del subconjunto de característicasControla el número de características consideradas para cada división del árbol, lo que afecta a la correlación entre árboles. Los valores más comunes son la raíz cuadrada del número total de características o la escala logarítmica. Este parámetro tiene un impacto significativo en el rendimiento del modelo y debe ajustarse cuidadosamente.
• Control de la profundidad del árbolLa limitación de la profundidad máxima del árbol evita el sobreajuste, pero el exceso de limitación puede llevar a un ajuste insuficiente. Por lo general, se permite que el árbol crezca lo suficiente para controlar el sobreajuste basándose en la aleatoriedad. La profundidad adecuada también puede seleccionarse mediante validación cruzada.
• Criterios de división nodalLa impureza de Gini o la ganancia de información son criterios habituales. La impureza de Gini se utiliza sobre todo para problemas de clasificación, ya que es más eficiente de calcular; la ganancia de información es más sensible a la distribución de las categorías.
• Optimización de otros parámetrosIncluyendo el número mínimo de muestras de nodos, el número mínimo de muestras de nodos hoja, etc. Estos parámetros afectan a la complejidad del modelo y deben establecerse de forma razonable en función del tamaño de los datos y el nivel de ruido.

Evolución futura de los bosques aleatorios

• Mejora de la interpretabilidadInvestigación de métodos como la cuantificación de la interacción de características y la interpretación de predicciones individuales para mejorar la transparencia de los modelos. Las técnicas de interpretabilidad local como LIME combinadas con bosques aleatorios son direcciones importantes.
• Adaptabilidad de Big DataDesarrollar implementaciones distribuidas para manejar conjuntos de datos muy grandes. Profunda integración con marcos de computación distribuida como Spark y Dask para mejorar la escalabilidad de los algoritmos.
• Aprendizaje automáticoIncorpore bosques aleatorios a los procesos AutoML para automatizar el ajuste de parámetros y la ingeniería de características. La automatización reduce el umbral de uso y amplía la gama de aplicaciones.
• Fusión de datos heterogéneosCapacidad mejorada para manejar tipos de datos mixtos, como imágenes, texto combinado con datos tabulares. El aprendizaje multimodal amplía los límites de las aplicaciones de los bosques aleatorios.
• Exploración teórica en profundidadEl objetivo es: seguir investigando sobre cuestiones teóricas como los límites de error generalizados y la relación entre aleatoriedad y rendimiento. Una base teórica sólida guía la mejora y la innovación de los algoritmos.