Descripción: El Bosque Aleatorio Ponderado es un modelo de aprendizaje supervisado que se basa en la técnica de ensamblaje conocida como ‘bosque aleatorio’, pero con una particularidad: utiliza muestras ponderadas durante el proceso de entrenamiento. Este enfoque permite que el modelo asigne diferentes niveles de importancia a las distintas instancias de datos, lo que puede ser especialmente útil en situaciones donde algunas clases están desbalanceadas o donde ciertos ejemplos son más representativos que otros. Al ponderar las muestras, el modelo puede mejorar su capacidad de generalización y su rendimiento en tareas de clasificación y regresión. Las características principales de este modelo incluyen su robustez frente al sobreajuste, su capacidad para manejar grandes volúmenes de datos y su habilidad para capturar interacciones complejas entre variables. Además, el Bosque Aleatorio Ponderado se beneficia de la naturaleza no paramétrica del bosque aleatorio, lo que significa que no asume ninguna distribución específica de los datos, permitiendo una mayor flexibilidad en su aplicación. Este modelo ha ganado popularidad en diversas áreas debido a su eficacia y facilidad de uso, convirtiéndose en una herramienta valiosa para analistas de datos y científicos de datos que buscan soluciones precisas y eficientes en problemas de clasificación y regresión.
