¿Se puede construir un RandomForest sobre KNN, modelos lineales y redes neuronales? ¿Por qué?

RandomForest es un método de ensamblaje que construye múltiples árboles de decisión en muestras aleatorias y subconjuntos de características. Está diseñado para trabajar con árboles de decisión, que son modelos básicos en este algoritmo.

No se puede construir un RandomForest "sobre" KNN, modelos lineales o redes neuronales en el sentido clásico, porque RandomForest no es un método de ensamblaje de modelos arbitrarios, sino un algoritmo específico que utiliza árboles de decisión.

Hablando de ensamblajes en general, se pueden crear ensamblajes de diferentes modelos (por ejemplo, stacking), donde los modelos base serán KNN, modelos lineales, redes neuronales, etc. Pero eso ya no sería un RandomForest, sino un enfoque más general para el ensamblaje.

En resumen:

• RandomForest se construye a partir de árboles de decisión.
• No se pueden usar KNN, modelos lineales o redes neuronales como modelos base dentro de un RandomForest.
• Para combinar diferentes modelos, se utilizan otros métodos de ensamblaje (bagging, boosting, stacking).