¿Cuándo utilizar random forest?

Clase 19 de 23 • Curso de Decision Trees y Random Forest con Python y scikit-learn

Jose Martin Rangel Espinoza

student•

Usos de Random Forest:

Clasificación de imágenes: Random Forest se puede utilizar para clasificar imágenes en diferentes categorías. Por ejemplo, se puede utilizar para clasificar imágenes de células cancerosas como malignas o benignas.

Análisis de fraude: Random Forest se puede utilizar para detectar transacciones fraudulentas en tarjetas de crédito o cuentas bancarias.

Predicción de precios: Random Forest se puede utilizar para predecir los precios de los productos en función de varios factores, como la oferta y la demanda, las tendencias del mercado y la temporada.

Diagnóstico médico: Random Forest se puede utilizar para ayudar en el diagnóstico de enfermedades y trastornos médicos, como la diabetes y la enfermedad de Alzheimer.

Modelado de la biodiversidad: Random Forest se puede utilizar para modelar la distribución de especies en un área determinada en función de los datos climáticos y geográficos.

Análisis de sentimiento: Random Forest se puede utilizar para analizar el sentimiento en las redes sociales y en otras plataformas en línea.

Detección de spam: Random Forest se puede utilizar para detectar correos electrónicos de spam en una bandeja de entrada.

Reconocimiento de voz: Random Forest se puede utilizar para reconocer la voz y convertirla en texto.

Selección de características: Random Forest se puede utilizar para seleccionar las características más importantes de un conjunto de datos para mejorar la precisión de los modelos de aprendizaje automático.

Pronóstico de la demanda: Random Forest se puede utilizar para predecir la demanda de un producto en función de varios factores, como las tendencias del mercado y el clima.

Luis Ernesto Domínguez Velásquez

student•

El algoritmo de Random Forest es un método de aprendizaje automático que se puede aplicar a una variedad de problemas. Aquí tienes una lista de casos en los que se puede utilizar el Random Forest:

Clasificación: Random Forest se utiliza comúnmente para la clasificación de datos en diferentes categorías. Puede utilizarse en problemas de clasificación binaria (dos categorías) o multiclase (más de dos categorías).

Regresión: Random Forest también se puede utilizar para problemas de regresión, donde el objetivo es predecir un valor numérico en función de las características de entrada. Por ejemplo, se puede utilizar para predecir el precio de una casa en función de sus características.

Detección de anomalías: Random Forest puede ayudar en la detección de anomalías en conjuntos de datos, donde el objetivo es identificar puntos de datos que se desvíen significativamente del patrón general.

Selección de características: Random Forest se puede utilizar para medir la importancia de las características en un conjunto de datos. Esto puede ayudar en la selección de características relevantes para su uso en otros algoritmos de aprendizaje automático.

Clasificación de texto: Random Forest puede ser aplicado al procesamiento de lenguaje natural para la clasificación de texto en categorías específicas, como la detección de spam o la clasificación de sentimientos.

Recomendación: Random Forest se puede utilizar en sistemas de recomendación para predecir las preferencias o recomendaciones para los usuarios en función de las características y comportamientos pasados.

Luigi Anthony Armas Huangal

student•

Tengo una consulta, si bien es cierto las métricas que son los resultados del train y el test del dataset, como hago para saber si un registro nuevo es 1 o 0, ejemplo: hicimos la clasificación de pacientes con diabetes, como hago si tengo un paciente nuevo y quiero predecir si puede tener esa enfermedad o no.

Julián Cárdenas

student•

Yo me pregunto lo mismo que usted colega...

Juan R. Vergara M.

student•

Esta clase me ha ayudado a entender cuando debo implementar Random Forest.

Sebastián Franco

student•

Los Random Forest funcionan bien sin ajuste de hiperparámetros, así mismo reducen el riesgo de overfitting y suelen tener un buen nivel de robustez a nuevas muestras de datos no vistas

En otra parte, se debe considerar que usarlos es más costoso computacionalmente que un árbol de decisión individual, además requieren de volúmenes no pequeños de datos para que puedan generalizar correctamente (gracias a la naturaleza de los métodos de ensamble), finalmente, su interpretabilidad se vuelve más difusa dado que la métrica de decisión es un consenso en vez de una salida individual

Los Random Forest son entonces efectivos dado que son sencillos de implementar, funcionan para aplicar técnicas de hypertuning, solo funcionan en clasificación y regresión, son eficaces en datasets grandes y evitan el overfitting mediante métodos de ensamble

Mario Alexander Vargas Celis

student•

Puedes utilizar Random Forest cuando necesitas un modelo robusto y preciso para clasificación o regresión, especialmente en situaciones donde:

✅ Cuándo usar Random Forest

1. Tienes muchos datos y no sabes qué modelo usar

Random Forest es un buen modelo por defecto: funciona bien sin necesidad de demasiada configuración.
Puede manejar datos con muchas características y detectar cuáles son realmente importantes.

2. Tus datos tienen ruido o relaciones no lineales

Random Forest no asume relaciones lineales entre variables.
Es resistente al sobreajuste, especialmente comparado con árboles de decisión individuales.

3. Quisieras una estimación de la importancia de las variables

Random Forest te da una medida clara de la importancia de cada feature, útil para interpretar el modelo o reducir la dimensionalidad.

4. No te importa que el modelo sea poco interpretable

A diferencia de una regresión lineal o un solo árbol, el modelo es como una "caja negra".
Pero si la precisión es más importante que la explicación, es una buena opción.

5. Tienes datos faltantes o mezcla de datos categóricos y numéricos

Random Forest puede tolerar cierto nivel de datos faltantes.
Maneja datos categóricos codificados (por ejemplo, con One-Hot Encoding) sin problemas.

6. Tu problema es de clasificación multiclase o multietiqueta

Funciona bien en escenarios donde hay más de dos clases o múltiples etiquetas.

❌ Cuándo evitar Random Forest

Cuando necesitas un modelo muy interpretable (por ejemplo, en medicina o leyes).
Si tienes poco poder de cómputo: entrenar muchos árboles puede ser costoso.
Si tu conjunto de datos es muy pequeño, un árbol de decisión o un modelo más simple puede ser mejor.

🧠 Ejemplos de uso en la vida real

Banca: detectar fraudes o evaluar el riesgo crediticio.
Medicina: predecir enfermedades a partir de datos clínicos.
Marketing: segmentar clientes o predecir abandono.
Finanzas: predecir el precio de una acción.
Ingeniería: detectar fallos en sensores o equipos.

Graciana Amuchástegui

student•

Cuál es la cantidad de registros mínimos que debería tener para aplicar random forest?

Layla Scheli

teacher•

Hola Graciana, realmente no hay un "valor" como tal, yo en lo personal lo recomiendo arriba de los 100.000 registros como mínimo :) Un saludo!

Luigi Anthony Armas Huangal

student•

Tengo una consulta, si bien es cierto las métricas que son los resultados son del train y el test del dataset, como hago para saber si un registro nuevo es 1 o 0, ejemplo: hicimos la clasificación de pacientes con diabetes, como hago si tengo un paciente nuevo y quiero predecir si puede tener esa enfermedad o no.

Layla Scheli

teacher•

Hola Luigi, podrías armar un nuevo set de prueba, y validar con esos nuevos valores, generalmente no vas a probar un único registro, sino que varios para ir viendo cómo evoluciona el modelo a lo largo del tiempo y si por ejemplo es necesario aplicar algún otro ajuste :)

Luigi Anthony Armas Huangal

student•

Claro eso es para seguir probando el nivel de precisión del modelo, pero entiendo que los sistemas de ia, hacen la predicción, como el ejemplo anterior, paciente por paciente, quiero suponer una situación real.

Braulio Alberto Bueno Pabon

student•

Random Forest se debe utilizar cuando:

Tienes un gran conjunto de datos: Es eficaz en datasets grandes y complejos.
Hay interacciones no lineales: Captura relaciones no lineales entre variables.
Prevención de sobreajuste: Combina múltiples árboles para mejorar la precisión y evitar el sobreajuste, a diferencia de un solo árbol de decisión.
Variables irrelevantes: Maneja bien la presencia de ruido y variables irrelevantes en los datos.

Es ideal para clasificación y regresión.

Iván Roberto Rivas Celeita

student•

predicción de tendencias politicas por interacciones en plataformas sociales lo que reduciría la influencia de las encuestas. Estas últimas no se eliminarán pero reduciran representabilidad.

Layla Scheli

teacher•

Podria ser una estrategia, efectivamente :)