Como funciona uma floresta aleatória e como ela é treinada na tarefa de classificação?

Floresta Aleatória (Random Forest) é um método de aprendizado de máquina em conjunto que constrói múltiplas árvores de decisão e combina seus resultados para melhorar a precisão e a estabilidade do modelo.

Estrutura:

• Consiste em um grande número de árvores de decisão.
• Cada árvore é treinada em uma subamostra aleatória dos dados originais (método bootstrap).
• Ao construir uma árvore, em cada nó, um subconjunto aleatório de características é selecionado para buscar a melhor divisão.

Treinamento em tarefas de classificação:

1. Um subconjunto de dados é selecionado aleatoriamente com reposição (amostra bootstrap).
2. Para cada árvore, uma árvore de decisão é construída nesta subamostra.
3. Ao escolher a divisão nos nós da árvore, apenas um subconjunto aleatório de características é considerado, o que reduz a correlação entre as árvores.
4. Após construir todas as árvores, para classificar um novo objeto, realiza-se uma votação majoritária: a classe escolhida pela maioria das árvores torna-se a previsão final.

Essa abordagem reduz o overfitting e aumenta a capacidade de generalização do modelo.