Random Forest es un algoritmo ampliamente utilizado en problemas de clasificación y regresión. Construye muchos Árboles de Decisión diferentes y toma su voto mayoritario para clasificación y el promedio en caso de regresión.

En lugar de utilizar un solo árbol óptimo, Random Forest construye muchos árboles "más débiles". Esto puede parecer contradictorio: ¿por qué usar modelos que son peores?

Piénsalo así: un solo árbol de decisión es como un generalista: intenta considerar todas las características y ofrecer una visión completa. Sin embargo, puede volverse demasiado confiado y cometer errores por sobreajustarse al ruido en los datos.

Por otro lado, un Random Forest es como un equipo de especialistas. Cada árbol se entrena con diferentes partes de los datos y se enfoca en distintos aspectos del problema. Por sí solo, cada árbol puede no ser muy fuerte, incluso podría perder la visión general. Pero juntos, cuando combinan sus "votos", cubren las debilidades de los demás y proporcionan una predicción más equilibrada y precisa.

También se puede comparar con preguntar a 100 estudiantes competentes en lugar de depender de un solo profesor. Aunque el profesor pueda tener más conocimientos, incluso los expertos pueden estar sesgados o confundidos. Pero si la mayoría de los estudiantes llega de forma independiente a la misma respuesta, ese consenso suele ser más sólido.

En la práctica, combinar muchos Árboles de Decisión más débiles en un único Random Forest fuerte funciona muy bien y, a menudo, supera significativamente a un Árbol de Decisión individual ajustado en conjuntos de datos grandes. El límite de decisión de un Random Forest es más suave y generaliza mejor a nuevos datos que el de un solo Árbol de Decisión, por lo que los Random Forests son menos propensos al sobreajuste.

Sin embargo, la precisión no mejorará si combinamos muchos modelos que cometen los mismos errores. Para que este enfoque sea efectivo, los modelos deben ser lo más diferentes posible entre sí, de modo que cometan errores distintos.