{"conversations": [{"from": "user", "value": "Desenvolupa un programa en Python que generi un model Random Forest sense usar la biblioteca scikit-learn. Com es construeixen arbres de decisi\u00f3 individuals i es combinen per formar un model complet? Quins m\u00e8todes es poden usar per mesurar la import\u00e0ncia de les caracter\u00edstiques i seleccionar les m\u00e9s rellevants? Com es fa la validaci\u00f3 creuada i s' avalua la precisi\u00f3 del model?"}, {"from": "assistant", "value": "Per a construir un model Random Forest sense usar la biblioteca scikit- lern, primer s' han de crear arbres de decisi\u00f3 individuals. Aix\u00f2 s' aconsegueix mitjan\u00e7ant la selecci\u00f3 d' un subconjunt aleatori de mostres i caracter\u00edstiques de les dades d' entrada. Despr\u00e9s, es construeix un arbre de decisi\u00f3 en base a aquests subconjunts. Aix\u00f2 es realitza mitjan\u00e7ant la selecci\u00f3 de la millor caracter\u00edstica per a cada node de l' arbre basant- se en una mesura d' impuresa (per exemple, l' error quadr\u00e0tic mitj\u00e0). Els arbres es construeixen de manera recursiva fins que s' assoleix la complexitat adequada. Una vegada creats els arbres de decisi\u00f3 individuals, es combinen per a formar un model complet. Aix\u00f2 s' aconsegueix mitjan\u00e7ant la promoci\u00f3 de vots entre els arbres per predir la sortida. La sortida de cada arbre es promedia per a obtenir la sortida final. Per a mesurar la import\u00e0ncia de les caracter\u00edstiques i seleccionar les m\u00e9s rellevants, es poden utilitzar m\u00e8todes com el test de permutaci\u00f3, el test de contrast, els \u00edndexs de Gini i l' algorisme de selecci\u00f3 de caracter\u00edstiques d' import\u00e0ncia. Aquests m\u00e8todes proporcionen informaci\u00f3 sobre quines caracter\u00edstiques s\u00f3n m\u00e9s importants per al model. Per a la validaci\u00f3a i a l' hora del sistema del K."}]}