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Son un método de aprendizaje para clasificación, regresión y otras tareas que opera mediante la construcción de múltiples árboles de decisión en tiempo de entrenamiento.

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El Random Forest se genera creando múltiples bootstrapped datasets y usando cada uno de estos para crear un árbol de clasificación, el cual se crea seleccionando aleatoriamente un número N de variables y seleccionando la mejor variable para cada nodo del árbol.

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¿Por qué es importante la cantidad de árboles de decisión al generar el Random Forest?

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¿Por qué es importante la cantidad de árboles de decisión al generar el Random Forest?

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La cantidad de árboles de decisión que se utilizar al generar el Random Forest puede influir en la tasa de error del mismo hasta un cierto punto, luego de ese punto la tasa de error se estabiliza y la cantidad de árboles deja de influir.

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Predecir fraudes de los clientes de un banco

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Predecir fraudes de los clientes de un banco

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Como se tiene muchos datos de ejemplos de fraudes estos son útiles para la generación de un Random Forest, usando algoritmos de aprendizaje por clasificación.

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Para generar el bootstrap dataset se toman de manera aleatoria los datos de entrada (filas) del dataset original y se agregan al nuevo bootstrapped dataset. Es permitido que se repitan valores de entrada. El bootstrapped dataset es utilizado para generar los múltiples árboles de decisión y aplicar las variables (columnas) de manera aleatoria por árbol a generar. Es posible que hayan quedado datos resagados en el dataset original, a eso se le conoce como Out-Of-Bag set (OOB).

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El uso de machine learning se ha abierto mucho en el área de la medicina para los diagnósticos. Con esto usando Random Forest para el análisis de los síntomas de varios pacientes para obtener un resultado optimo mediante este método.

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Cuando en un dataset existe un dato faltante en algunas columnas, se utiliza una matriz de proximidad para encontrar los datos faltantes.

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Se pueden usar la matriz de distancia para crear distintos tipos de represiones graficas sin importar si es por rangos, numerico, letras, etc...

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-Bolsa de Valores: Esta se puede analizar mediante el algoritmo de Random Forest, ya que puede ayudar a ilustrar la perdida o el beneficio esperado que se pueda generar al comprar una acción completa.

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Los random forest se pueden aplicar en este caso porque hay una conexión con precio de esta monedas y las demás monedas criptográficas existentes en mercado con la bolsa de valores. Con ello se puede predecir el valor de cierre, el precio apertura, precio mas alto, precio  mas bajo.

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Es un algoritmo de aprendizaje automático diseñado para mejorar la estabildiad y precisión de algoritmos de AL usados en clasificación estadística y regresión. Bagging, en términos prácticos, es el proceso de empaquetado donde se almacenan los datos agregados del proceso de bootstrapping.

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Como sabemos poner un precio del un producto es muy importante, en el caso de anunciarlo en lineá es critico por lo que no se debe guiarse estrictamente por el precio local del mercado. Por esencial tener precios dinámicos y tentativos según el mercado.

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Out-Of-Bag (OOB) Dataset es un conjunto de datos, los cuales quedaron resagados en el conjunto de bootstrapped dataset y no fueron incorporados en dicho conjunto de datos. El OOB es de igual forma evaluado dentro de los árboles generados para determinar los resultados del OOB dataset.

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Si los compradores de lineá no pueden encontrarte en internet no puedes vender productos. También no es tan bueno recaer mucho en los motores de búsqueda, ya que ciertas no pueden ser inteligentes. Por lo que el algoritmo de Random Forest, ya pueden ayudar a proporcionar resultados de búsqueda óptimos.

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¿Qué librería se utiliza en R para manejar los Random Forests?

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¿Qué librería se utiliza en R para manejar los Random Forests?

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Para manejar los Random Forests se utiliza la librería randomForest.

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¿Es posible completar valores incompletos en una entrada de datos?

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¿Es posible completar valores incompletos en una entrada de datos?

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En muchas ocasiones los valores de entradas (filas) son valores vacíos o valores nulos. Es posible generar una suposición sobre la variable faltante para rellenar los campos y utilizar los árboles de decisión y determinar si es correcta la supocición que se introdujo, verificando si existen más valores correctos que incorrectos.