Bosques aleatorios: desde los primeros desarrollos hasta los avances recientes

La clasificación en conjunto es un enfoque de minería de datos que utiliza varios clasificadores que trabajan juntos para identificar la etiqueta de clase para instancias no etiquetadas. El bosque aleatorio (RF) es un enfoque de clasificación en conjunto que ha demostrado su alta precisión y superioridad. Con un objetivo común en mente, RF ha recibido recientemente una considerable atención de la comunidad investigadora para mejorar aún más su rendimiento. En este documento, examinamos los desarrollos de RF desde su nacimiento hasta el presente. El objetivo principal es describir la investigación realizada hasta la fecha e identificar también desarrollos potenciales y futuros para RF. Nuestro enfoque en este artículo de revisión es tomar una perspectiva histórica sobre el desarrollo de esta técnica de clasificación notablemente exitosa. Comenzamos con los desarrollos que se encontraron antes de la introducción de la técnica por Breiman en 2001, de la cual RF ha tomado prestados algunos de sus componentes. Luego profundizamos en la técnica principal propuesta por Breiman. Se presentan y resumen una serie de desarrollos para mejorar la técnica original. Se discuten aplicaciones exitosas que utilizaron RF, antes de dar una discusión sobre posibles direcciones de investigación.