Diego Mauricio Zuluaga Rodríguez
¿Cuándo debería usarlo en vez de árboles?
Deberías dar el salto a un Random Forest cuando notes que tu árbol de decisión simple tiene un rendimiento excelente en tus datos de entrenamiento, pero falla miserablemente con los datos de prueba. Esto es una señal clara de que necesitas un modelo más generalizable.
También es la opción ideal cuando trabajas con conjuntos de datos complejos que tienen muchísimas variables (columnas), ya que el bosque maneja la alta dimensionalidad de forma nativa seleccionando características al azar. Sin embargo, si necesitas explicarle tu modelo a un cliente o a un equipo de negocio paso a paso, un árbol simple es más fácil de visualizar. Usa Random Forest cuando tu prioridad absoluta sea la precisión y la estabilidad por encima de la interpretabilidad visual directa.
