scikit-learnライブラリを使わずにランダムフォレストモデルを構築するには、まず個々の決定木を作成する必要がある。これは、入力データからサンプルと特徴のランダムなサブセットを選択することで達成される。そして、それらのサブセットに基づいて決定木が構築される。これは、不純物の尺度（例えば平均二乗誤差）に基づいて、木の各ノードに最適な特徴を選択することによって行われる。木は適切な複雑さに達するまで再帰的に構築される。

個々の決定木が作成されると、それらを結合して完全なモデルを形成する。これは、出力を予測するために木間の投票を促進することによって達成される。各木の出力は平均され、最終的な出力が得られる。

特徴の重要度を測定し、最も関連性の高いものを選択するために、並べ替え検定、対比検定、ジニ指数、重要度特徴選択アルゴリズムなどの手法が使用できる。これらの手法は、どの特徴がモデルにとって最も重要であるかについての情報を提供する。

クロス・バリデーションとモデル精度の評価には、K-fold クロス・バリデーション法の簡略版を使用できる。これは、入力データをランダムにK個のサブセットに分割し、各サブセットをテストセットとして使用する。モデルは他のK-1個の部分集合で学習され、残りのテスト集合で評価される。このプロセスを異なるデータの部分集合でK回繰り返し、モデルの精度を平均化することで、より正確な推定値を得ることができる。
Para construir un modelo Random Forest sin utilizar la biblioteca scikit-learn, primero se deben crear árboles de decisión individuales. Esto se logra mediante la selección de un subconjunto aleatorio de muestras y características de los datos de entrada. Luego, se construye un árbol de decisión en base a esos subconjuntos. Esto se realiza mediante la selección de la mejor característica para cada nodo del árbol basándose en una medida de impureza (por ejemplo, el error cuadrático medio). Los árboles se construyen de manera recursiva hasta que se alcanza la complejidad adecuada.

Una vez creados los árboles de decisión individuales, se combinan para formar un modelo completo. Esto se logra mediante la promoción de votos entre los árboles para predecir la salida. La salida de cada árbol se promedia para obtener la salida final.

Para medir la importancia de las características y seleccionar las más relevantes, se pueden utilizar métodos como el test de permutación, el test de contraste, los índices de Gini y el algoritmo de selección de características de importancia. Estos métodos proporcionan información sobre qué características son más importantes para el modelo.

Para la validación cruzada y la evaluación de la precisión del modelo, se puede usar una versión simplificada del método de validación cruzada K-fold. Esto implica dividir aleatoriamente los datos de entrada en K subconjuntos, donde cada subconjunto se utiliza como un conjunto de prueba. El modelo se entrena con los otros K-1 subconjuntos y se evalúa con el conjunto de prueba restante. El proceso se repite K veces con diferentes subconjuntos de datos y la precisión del modelo se promedia para obtener una estimación más precisa.