Bueno, comencemos con una breve comprensión del algoritmo Random Forest. Funciona como una gran colección de árboles de decisión relacionados con la decoración.
Los árboles de decisión se utilizan para la clasificación.
Por ejemplo, tenemos esta matriz aquí: 
Tenemos características como la función fA1 para la primera muestra de la clase de entrenamiento. 
Quizás, el objetivo aquí es tener un bosque aleatorio para clasificar el conjunto de muestras.
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A partir del conjunto de muestras, los subconjuntos se calculan para encontrar un DT1 a DTn: 
Muchos árboles de decisión> bosque? Ja! ¡Viste lo que hicieron ahí!
De los árboles de decisión se crea una clasificación y, por lo tanto, sale la predicción de clase.
El uso de funciones relevantes ayuda a encontrar datos adecuados. Leer aquí:
ŷhat | Bosques al azar en Python
El bosque aleatorio es capaz de regresión y clasificación. Puede manejar una gran cantidad de características, y es útil para estimar cuáles o sus variables son importantes en los datos subyacentes que se modelan.
Una forma de sobreajustar es usar solo características realmente relevantes en su modelo. Si bien esto no siempre se corta y se seca, el uso de una técnica de selección de funciones (como la mencionada anteriormente) puede hacer que sea mucho más fácil.
Fuente: ŷhat | Bosques al azar en Python
