Scikit-Learningライブラリを使用せずにForest Random Modelを生成するPythonプログラムを開発します。個々の意思決定ツリーはどのように組み合わせて完全なモデルを形成しますか？特性の重要性を測定し、最も関連性のあるものを選択するためにどのような方法を使用できますか？クロス検証はどのように実行され、モデルの精度が評価されますか？
Desarrolla un programa en Python que genere un modelo de Random Forest sin utilizar la biblioteca scikit-learn. ¿Cómo se construyen árboles de decisión individuales y se combinan para formar un modelo completo? ¿Qué métodos se pueden utilizar para medir la importancia de las características y seleccionar las más relevantes? ¿Cómo se realiza la validación cruzada y se evalúa la precisión del modelo?