Bosque Aleatorio es un término que puede sonar curioso al principio pero suena a bosque por una razón sencilla: es un conjunto de muchos árboles de decisión trabajando juntos. Un árbol de decisión es un modelo que adapta decisiones basadas en preguntas binarias o ramificaciones en cada nodo, por ejemplo decidir si una persona comprará un coche respondiendo a preguntas como ingresos mayores de 100000 o edad menor de 30. Un bosque aleatorio combina varias de estas estructuras para promediar o votar entre ellas y así lograr predicciones más robustas y menos propensas al sobreajuste.

Concepto clave: en lugar de confiar en un solo árbol que puede equivocarse por depender demasiado de ciertos datos, el bosque aleatorio genera muchos árboles con pequeñas variaciones y toma la decisión final por consenso. Esto suele mejorar la precisión y la estabilidad del modelo, especialmente en problemas donde hay muchas variables y relaciones complejas.

Ejemplo práctico: objetivo predecir si una persona comprará un coche. Preguntas o splits posibles: 1) ingresos > 100000 Sí continuar No predecir No 2) edad < 30 Sí predecir Sí No predecir No. Cada árbol puede crear rutas diferentes y el bosque combina esas predicciones para obtener un resultado final más fiable.

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