4.2 Bosques aleatorios
Los bosques aleatorios (random forest) son una variante de bagging específicamente diseñados para trabajar con árboles de decisión. Las muestras bootstrap que se generan al hacer bagging introducen un elemento de aleatoriedad que en la práctica provoca que todos los árboles sean distintos, pero en ocasiones no son lo suficientemente distintos. Es decir, suele ocurrir que los árboles tengan estructuras muy similares, especialmente en la parte alta, aunque después se vayan diferenciando según se desciende por ellos. Esta característica se conoce como correlación entre árboles y se da cuando el árbol es un modelo adecuado para describir la relación entre los predictores y la respuesta, y también cuando uno de los predictores es muy fuerte, es decir, es especialmente relevante, con lo cual casi siempre va a estar en el primer corte. Esta correlación entre árboles se va a traducir en una correlación entre sus predicciones (más formalmente, entre los predictores).
Promediar variables altamente correladas produce una reducción de la varianza mucho menor que si promediamos variables incorreladas. La solución pasa por añadir aleatoriedad al proceso de construcción de los árboles, para que estos dejen de estar correlados. Hubo varios intentos, entre los que destaca Dietterich (2000) al proponer la idea de introducir aleatorieadad en la selección de las variables de cada corte. Posteriormente, Breiman (2001b) propuso un algoritmo unificado al que llamó bosques aleatorios. En la construcción de cada uno de los árboles que finalmente constituirán el bosque, se van haciendo cortes binarios, y para cada corte hay que seleccionar una variable predictora. La modificación introducida fue que antes de hacer cada uno de los cortes, de todas las \(p\) variables predictoras, se seleccionan al azar \(m < p\) predictores que van a ser los candidatos para el corte.
El hiperparámetro de los bosques aleatorios es \(m\), y se puede seleccionar mediante las técnicas habituales. Como puntos de partida razonables se pueden considerar \(m = \sqrt{p}\) (para problemas de clasificación) y \(m = p/3\) (para problemas de regresión). El número de árboles que van a constituir el bosque también puede tratarse como un hiperparámetro, aunque es más frecuente tratarlo como un problema de convergencia. En general, van a hacer falta más árboles que en bagging. En ocasiones, también se trata como hiperparámetro la selección del tamaño mínimo de los nodos terminales de los árboles.
Los bosques aleatorios son computacionalmente más eficientes que el bagging porque, aunque como acabamos de decir requieren más árboles, la construcción de cada árbol es mucho más rápida al evaluarse solo unos pocos predictores en cada corte.
Este método también se puede emplear en aprendizaje no supervisado. Por ejemplo, se puede construir una matriz de proximidad entre observaciones a partir de la proporción de veces que están en un mismo nodo terminal (para más detalles ver Liaw y Wiener, 2002).
En resumen:
Los bosques aleatorios son una modificación del bagging para el caso de árboles de decisión.
También se introduce aleatoriedad en las variables, no solo en las observaciones.
Para evitar dependencias, los posibles predictores se seleccionan al azar en cada nodo (p. ej. \(m=\sqrt{p}\)).
Se utilizan árboles sin podar.
La interpretación del modelo es difícil.
Se puede medir la importancia de las variables (índices de importancia).
Por ejemplo, para cada árbol se suman las reducciones en el índice de Gini correspondientes a las divisiones de un predictor y posteriormente se promedian los valores de todos los árboles.
Alternativamente, se puede medir el incremento en el error de predicción OOB al permutar aleatoriamente los valores de la variable explicativa en las muestras OOB, manteniendo el resto sin cambios (Breiman, 2001b).