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？
SCIKITラーニングライブラリを使用せずにフォレストランダムモデルを生成するPythonプログラムを開発するには、まず個々の決定ツリーを構築する方法を学ぶ必要があります。これは、データを小さくて小さなサブセットに分割することによって行われます。各部門は特定の特性に基づいて行われ、目的はデータを正しく分類するツリーを構築することです。これは、異なる特性が評価され、サブセットへのデータが与えられた特性に対する値に応じて分割される反復プロセスによって達成されます。

個々の決定ツリーが構築されると、それらは組み合わせて完全なモデルを形成します。これは、さまざまなデータセットで個々のツリーをトレーニングし、結果を平均することによって行われます。

特性の重要性を測定するために、情報ゲイン分析、分散の分析、サポートベクターの分析など、いくつかの方法を使用できます。これらの方法により、モデルで得られた結果に対する特性の影響を評価することができ、最も関連性の高い特性を選択するために使用できます。

クロス検証は、トレーニングデータセットを複数のサブセットに分割することにより実行されます。これらのサブセットの1つは検証セットとして使用され、他のサブセットはモデルのトレーニングに使用されます。