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-Learningライブラリを使用せずにランダムフォレストモデルを構築するには、最初に個別の決定ツリーを作成する必要があります。これは、サンプルのランダムサブセットと入力データの特性を選択することで達成されます。次に、これらのサブセットに基づいて決定ツリーが構築されます。これは、不純物の尺度に基づいて各ツリーノードに最適な機能を選択することによって行われます（たとえば、平均二次誤差）。木は、適切な複雑さに達するまで再帰的に建設されます。

個々の決定ツリーが作成されると、組み合わせて完全なモデルを形成します。これは、出口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ます。各ツリーの出口は平均化されており、最終出力を取得します。

特性の重要性を測定し、順列テスト、コントラストテスト、GINIレート、重要な特性の選択アルゴリズムなどの最も関連性のある方法を選択するために使用できます。これらの方法は、モデルにとって最も重要な特性に関する情報を提供します。

モデルの精度のクロス検証と評価のために、K-fold Cross検証方法の単純化されたバージョンを使用できます。これは、入力データをランダムにKサブセットに分割し、各サブセットがテストセットとして使用されることを意味します。モデルは他のK-1サブセットでトレーニングされ、残りのテストセットで評価されます。このプロセスは、異なるデータサブセットでk時間繰り返され、モデルの精度が平均化され、より正確な推定値が得られます。