Un clasificador Random forest(RandomForestClassifier)
Un random forest es un meta estimador que ajusta una serie de clasificadores de árboles de decisión en varias submuestras del conjunto de datos y utiliza el promedio para mejorar la precisión predictiva y controlar el sobreajuste. El tamaño de la submuestra se controla con el parámetro max_samples si bootstrap=True (el cual es predeterminado); de lo contrario, se usa todo el conjunto de datos para construir cada árbol.
El numero de estimadores(n_estimators) no debe superar 10 ya que nuestro dataset no es muy grande.
Fuente: https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.RandomForestClassifier.html
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