Bosques aleatorios

Anteriormente hemos visto los árboles de decisión (en caso contrario, acudir al texto base sobre árboles de decisión). Se explicaba entonces que dicha técnica trataba de encontrar una secuencia de particiones en las variables independientes que fuese reduciendo el ruido en la variable dependiente. El ruido era la entropía. Pues bien, puede decirse que los Bosques Aleatorios son una expansión de lo ya visto con los Árboles de Decisión, pero esta vez tomando de la muestra total de datos diferentes submuestras de menor tamaño (muestras con reemplazo). Esto se hace en aras a conseguir una mejor generalización del modelo. Haciendo diversos árboles sobre esas submuestras conseguimos mayor estabilidad y generalización del modelo. En este breve texto se explican los aspectos importantes de la técnica.