Descripción: El Bosque Aleatorio Explicable es un modelo de aprendizaje automático que combina la robustez de los bosques aleatorios tradicionales con la necesidad de interpretabilidad en sus predicciones. A diferencia de los modelos de caja negra, que son difíciles de entender y explicar, el Bosque Aleatorio Explicable permite a los usuarios comprender cómo se toman las decisiones. Este modelo se basa en la creación de múltiples árboles de decisión, cada uno entrenado con un subconjunto aleatorio de datos y características. La clave de su explicabilidad radica en la capacidad de analizar la importancia de cada característica en la predicción final, lo que permite a los usuarios identificar qué variables influyen más en los resultados. Además, se pueden generar visualizaciones que muestran cómo se combinan las decisiones de los diferentes árboles, facilitando la comprensión del proceso de toma de decisiones. Este enfoque es especialmente relevante en campos donde la transparencia es crucial, como la medicina, las finanzas y el derecho, donde las decisiones automatizadas pueden tener un impacto significativo en la vida de las personas. En resumen, el Bosque Aleatorio Explicable no solo proporciona predicciones precisas, sino que también ofrece un marco para entender y confiar en esas predicciones.
