¿Qué son Random forest y Gradient boosting? Ejemplos de uso y diferencias

By Juan Diego Polo

Random forest y gradient boosting son dos técnicas avanzadas de aprendizaje automático que se utilizan para tareas de clasificación y regresión. Ambas pertenecen a la categoría de métodos de ensemble, que combinan múltiples modelos para mejorar la precisión y la robustez de las predicciones.

Random Forest

El random forest es una técnica que construye múltiples árboles de decisión y los combina para obtener una predicción más precisa y estable. Aquí se explica su funcionamiento:

• Construcción de Árboles: Se crean múltiples árboles de decisión (generalmente cientos o miles) a partir de diferentes subconjuntos de los datos de entrenamiento. Cada árbol es construido usando una muestra aleatoria de los datos con reemplazo (técnica conocida como bootstrap).
• Selección de Características: En cada nodo de cada árbol, en lugar de considerar todas las características para la división, se selecciona aleatoriamente un subconjunto de características. Esto introduce variabilidad en los árboles y reduce la correlación entre ellos.
• Agregación de Resultados: Para la clasificación, cada árbol emite un voto sobre la clase de un nuevo dato, y la clase final se decide por mayoría de votos. Para la regresión, se promedia la predicción de todos los árboles.

Las principales ventajas del random forest incluyen su capacidad para manejar grandes conjuntos de datos con alta dimensionalidad, su resistencia al sobreajuste y su capacidad para proporcionar estimaciones de importancia de las características.

Ejemplo de Uso de Random Forest

Contexto:

Supongamos que estamos construyendo un modelo para predecir el precio de viviendas basado en características como el tamaño, la ubicación, el número de habitaciones, etc.

Proceso:

• División de Datos: Dividimos el conjunto de datos en un conjunto de entrenamiento (70%) y un conjunto de prueba (30%).
• Entrenamiento: Entrenamos un modelo de random forest con 100 árboles en el conjunto de entrenamiento.
• Evaluación: Evaluamos el rendimiento del modelo tanto en el conjunto de entrenamiento como en el conjunto de prueba.

Verificación de Sobreajuste:

• Si el modelo tiene un error bajo en el conjunto de entrenamiento pero un error significativamente mayor en el conjunto de prueba, esto indica sobreajuste.
• En random forest, el uso de múltiples árboles y la selección aleatoria de características ayudan a reducir el riesgo de sobreajuste.

Resultados:

• Conjunto de Entrenamiento: Error medio absoluto (MAE) = $15,000
• Conjunto de Prueba: Error medio absoluto (MAE) = $17,000

Aquí, la diferencia en el error es pequeña, indicando que el random forest no está sobreajustando significativamente.

Gradient Boosting

El gradient boosting es una técnica que crea un modelo fuerte a partir de una serie de modelos débiles (por lo general, árboles de decisión). Funciona mediante la construcción secuencial de árboles, donde cada nuevo árbol intenta corregir los errores cometidos por el conjunto de árboles anteriores. Aquí se explica su funcionamiento:

• Inicialización: Comienza con un modelo simple (por ejemplo, un solo árbol de decisión) que proporciona predicciones iniciales.
• Cálculo de Errores: Se calculan los residuos, es decir, las diferencias entre las predicciones del modelo y los valores reales del conjunto de datos de entrenamiento.
• Construcción de Nuevos Árboles: Un nuevo árbol se ajusta a estos residuos en lugar de a los valores originales. El objetivo es corregir los errores de predicción de los modelos anteriores.
• Actualización del Modelo: Las predicciones del nuevo árbol se combinan con las predicciones del modelo existente. Este proceso se repite para un número determinado de iteraciones o hasta que las mejoras se estabilicen.

El gradient boosting es conocido por su alta precisión, pero puede ser más susceptible al sobreajuste que el random forest. Sin embargo, técnicas como la regularización, el ajuste de la tasa de aprendizaje y la poda de árboles pueden ayudar a mitigar este problema.

Ejemplo de Uso de Gradient Boosting

Contexto:

Ahora, supongamos que estamos construyendo un modelo para predecir si un cliente realizará una compra basada en su historial de navegación en un sitio web.

Proceso:

• División de Datos: Dividimos el conjunto de datos en un conjunto de entrenamiento (70%) y un conjunto de prueba (30%).
• Entrenamiento: Entrenamos un modelo de gradient boosting con 200 iteraciones en el conjunto de entrenamiento.
• Evaluación: Evaluamos el rendimiento del modelo tanto en el conjunto de entrenamiento como en el conjunto de prueba.

Verificación de Sobreajuste:

• Si el modelo tiene una precisión muy alta en el conjunto de entrenamiento pero una precisión significativamente menor en el conjunto de prueba, esto indica sobreajuste.
• Gradient boosting es más propenso al sobreajuste debido a su naturaleza secuencial, pero puede ser mitigado con técnicas como la regularización y el ajuste de la tasa de aprendizaje.

Resultados:

• Conjunto de Entrenamiento: Precisión = 98%
• Conjunto de Prueba: Precisión = 85%

Aquí, la diferencia significativa en la precisión indica que el modelo de gradient boosting está sobreajustando. Podemos ajustar el modelo usando técnicas como la regularización o disminuyendo el número de iteraciones para mejorar el rendimiento en el conjunto de prueba.

Qué es el sobreajuste

El sobreajuste (overfitting) ocurre cuando un modelo de aprendizaje automático se ajusta demasiado bien a los datos de entrenamiento, capturando no solo las tendencias generales, sino también el ruido y las fluctuaciones aleatorias. Como resultado, el modelo funciona muy bien en los datos de entrenamiento, pero su rendimiento en datos nuevos, no vistos anteriormente, es pobre.

Aunque el random forest es más resistente al sobreajuste, hay varias razones por las que no siempre es la opción preferida en todos los casos. A continuación, se presentan algunas consideraciones clave que explican por qué otros métodos, como el gradient boosting, pueden ser más adecuados en ciertas situaciones:

1. Precisión

• Gradient Boosting: Suele ofrecer una mayor precisión en comparación con random forest debido a su capacidad de optimizar de manera más agresiva los errores residuales a lo largo de las iteraciones. Esto puede ser crucial en aplicaciones donde se necesita la mayor exactitud posible, como en la predicción de ventas o en el diagnóstico médico.
• Random Forest: Aunque es preciso, puede no alcanzar el mismo nivel de finura en la predicción que gradient boosting en algunos casos.

2. Ajuste Fino

• Gradient Boosting: Permite un ajuste más detallado de los modelos a través de parámetros como la tasa de aprendizaje, la profundidad de los árboles y el número de iteraciones. Esta flexibilidad puede ser ventajosa para ajustar el modelo a datos específicos y obtener un rendimiento óptimo.
• Random Forest: Tiene menos parámetros para ajustar, lo que puede ser una limitación cuando se busca optimizar al máximo el rendimiento del modelo.

3. Velocidad y Recursos Computacionales

• Random Forest: Puede ser más rápido en el entrenamiento y la predicción porque los árboles se construyen en paralelo, lo que es ventajoso cuando se dispone de grandes volúmenes de datos y recursos limitados.
• Gradient Boosting: Es más lento debido a su naturaleza secuencial en la construcción de árboles, lo que puede ser una desventaja en términos de tiempo y recursos computacionales necesarios.

4. Robustez frente a Datos Ruido

• Random Forest: Su robustez inherente frente al sobreajuste y su capacidad para manejar datos ruidosos sin una pérdida significativa de rendimiento lo hace ideal para conjuntos de datos grandes y ruidosos.
• Gradient Boosting: Aunque puede manejar datos ruidosos, es más susceptible al sobreajuste, especialmente si no se aplican técnicas de regularización adecuadas.

5. Interpretabilidad

• Random Forest: Proporciona estimaciones de importancia de características de manera directa y es más fácil de interpretar debido a la simplicidad de los árboles individuales.
• Gradient Boosting: La interpretación puede ser más compleja debido a la naturaleza acumulativa de los árboles secuenciales y la interacción entre ellos.

Ejemplos de Uso Apropiado

• Random Forest: Ideal para aplicaciones donde se necesita un modelo robusto y rápido, como en la detección de fraudes, análisis de grandes bases de datos y en problemas donde el interpretabilidad es importante.
• Gradient Boosting: Preferido en competiciones de ciencia de datos y aplicaciones críticas como la predicción de valores bursátiles, donde cada punto porcentual de precisión es crucial, y se dispone de los recursos para ajustar y entrenar modelos complejos.

Comparación y Conclusión

• Random Forest: Tiende a sobreajustar menos debido a la construcción de múltiples árboles independientes y la selección aleatoria de características, lo que introduce variabilidad y reduce la varianza del modelo.
• Gradient Boosting: Tiene una mayor propensión al sobreajuste debido a la adición secuencial de árboles que corrigen los errores de los anteriores. Sin embargo, es muy potente y puede ofrecer alta precisión si se controla adecuadamente mediante técnicas como la regularización, el ajuste de la tasa de aprendizaje y la validación cruzada.

Ambos métodos son valiosos y su elección dependerá del problema específico, la cantidad de datos disponibles y la necesidad de controlar el sobreajuste.

Source:: Wwwath’s new