¿Es el bosque aleatorio para la regresión una regresión 'verdadera'?

Question

Los bosques aleatorios se utilizan para la regresión. Sin embargo, por lo que entiendo, asignan un valor objetivo promedio en cada hoja. Dado que solo hay hojas limitadas en cada árbol, solo hay valores específicos que el objetivo puede alcanzar a partir de nuestro modelo de regresión. Por lo tanto, ¿no es solo una regresión 'discreta' (como una función escalonada) y no es como una regresión lineal que es 'continua'?

¿Estoy entendiendo esto correctamente? En caso afirmativo, ¿qué ventaja ofrece el bosque aleatorio en la regresión?

Answer 1

Quizás valga la pena añadir que los modelos Random Forest no pueden extrapolar fuera del rango de los datos de entrenamiento, ya que sus valores más bajos y más altos siempre van a ser promedios de algún subconjunto de los datos de entrenamiento; hay un buen ejemplo gráfico aquí.