Random Forest: El algoritmo de IA que potencia la toma de decisiones en MLSIP
Dentro del arsenal de técnicas de Machine Learning, el proyecto MLSIP ha seleccionado Random Forest como uno de sus algoritmos principales para la optimización del enrutamiento SIP. Esta elección no es casual: Random Forest es conocido por su robustez, eficacia y, muy importante, su interpretabilidad, ofreciendo un equilibrio perfecto entre rendimiento y simplicidad.
¿Cómo funciona un algoritmo «random forest»?
Un Random Forest es un método de «aprendizaje en conjunto«. En lugar de depender de un único modelo, combina las predicciones de muchos árboles de decisión para llegar a un resultado final más preciso y estable.
Un árbol de decisión es un modelo simple que toma decisiones basándose en una serie de preguntas sobre los datos de entrada. Por ejemplo, un árbol podría aprender la siguiente regla: «Si la llamada es internacional (pregunta 1) Y el códec es PCMU (pregunta 2), la probabilidad de fallo es del 80%».
El problema es que un solo árbol puede «sobreajustarse» a los datos de entrenamiento y no generalizar bien a nuevas situaciones. Aquí es donde brilla Random Forest. El algoritmo construye cientos o miles de árboles de decisión, pero con dos trucos:
- Cada árbol se entrena con una muestra aleatoria de los datos de entrenamiento (técnica de bagging).
- En cada nodo del árbol, solo se considera un subconjunto aleatorio de las variables (como códec, hora, destino) para decidir la siguiente pregunta.
Esto asegura que cada árbol sea ligeramente diferente y esté especializado en distintos patrones de los datos. Para hacer una predicción, como decidir si una ruta es «buena» o «mala», el Random Forest simplemente recoge el «voto» de todos los árboles y elige la opción mayoritaria. Esta «democracia de expertos» hace que el modelo final sea mucho más robusto y menos propenso a errores que cualquier árbol individual, convirtiéndolo en una herramienta ideal para las decisiones críticas de enrutamiento en MLSIP.
