scikit-learnライブラリを使わずにランダムフォレスト・モデルを生成するPythonプログラムを開発するには、まず個々の決定木を構築する方法を学ばなければならない。これは、データをより小さなサブセットに分割することによって行われる。各分割は特定の特徴に基づいて行われ、目標はデータを正しく分類する木を構築することである。これは、異なる特徴が評価され、与えられた特徴に対する値に基づいてデータがサブセットに分割されるという反復プロセスによって達成される。

個々の決定木が構築されると、それらを組み合わせて完全なモデルを形成する。これは、個々の木を異なるデータセットで訓練し、その結果を平均化することによって行われる。

特徴の重要性を測定するには、情報利得分析、分散分析、サポートベクトル分析など、いくつかの方法を使用することができる。これらの手法により、モデルで得られた結果に対する特徴の影響を評価することができ、最も関連性の高い特徴を選択するために使用することができる。

クロスバリデーションは、トレーニングデータセットをいくつかのサブセットに分割することで実行される。これらのサブセットの1つを検証セットとして使用し、他のサブセットはモデルの訓練に使用します。
Para desarrollar un programa en Python para generar un modelo de Random Forest sin utilizar la biblioteca scikit-learn, primero debes aprender cómo construir un árbol de decisión individual. Esto se hace dividiendo los datos en subconjuntos cada vez más pequeños. Cada división se realiza basándose en una característica específica, y el objetivo es construir un árbol que clasifique los datos correctamente. Esto se logra a través de un proceso iterativo en el que se evalúan diferentes características y se dividen los datos en subconjuntos en función de su valor para una característica dada.

Una vez que se han construido los árboles de decisión individuales, se combinan para formar el modelo completo. Esto se hace al entrenar a los árboles individuales con diferentes conjuntos de datos y promediando sus resultados.

Para medir la importancia de las características, se pueden utilizar varios métodos, como el análisis de la ganancia de información, el análisis de la varianza y el análisis de los vectores de soporte. Estos métodos permiten evaluar el impacto de una característica en los resultados obtenidos con el modelo, y se pueden usar para seleccionar las características más relevantes.

La validación cruzada se realiza dividiendo el conjunto de datos de entrenamiento en varios subconjuntos. Uno de estos subconjuntos se utiliza como conjunto de validación, mientras que los demás se utilizan para entrenar el modelo.