Lección 9 del curso Bosques Aleatorios.
En la lección anterior vimos cómo realizar el ajuste de hiper-parámetros de un Bosque Aleatorio, lo que nos permite mejorar el desempeño de estos modelos bien sea en tareas de regresión o de clasificación.
En esta última lección del curso veremos cómo realizar el análisis de importancia de características de un Bosque Aleatorio, lo que nos permitirá entender el impacto que cada variable predictora tiene en las predicciones del Bosque una vez entrenado:
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Como acabamos de ver, en el caso de los Árboles de Decisión siempre tendremos modelos que resultan interpretables. Esto quiere decir que si el árbol no es demasiado grande podremos seguir paso a paso la lógica usada por el modelo para generar una predicción.
En el caso de los Bosques Aleatorios, por tratarse de modelos que ensamblan múltiples árboles, no resulta posible contar con esta interpretabilidad. Así que en lugar de modelos interpretables, en el caso de los Bosques Aleatorios contamos con modelos explicables: podemos, a través del análisis de importancia de características, cuantificar el impacto que tiene cada variable predictora en las predicciones generadas por el modelo.
Así que con esto ya hemos culminado este curso de Bosques Aleatorios, en donde hemos visto todos los detalles de este tipo de modelo de Machine Learning que resulta muy versátil y que recomiendo usar en situaciones en las que no tenemos claro cómo comenzar a construir un modelo predictivo a partir de datos tabulares.
Como siempre te invito a contactarme a través de la Intranet para que me compartas tus comentarios del curso y tus sugerencias para seguir mejorando el contenido de la Academia Online. Y desde luego te invito a continuar con tu formación tomando el siguiente curso en esta serie: XGBoost.
¡Te envío un saludo y nos vemos en el próximo curso!
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