{"conversations": [{"from": "human", "value": "Programa bat garatzen du Python-en Random Forest- en eredu bat sortzen duena scikit- learn liburutegia erabili gabe. Nola eraikitzen dira banakako erabaki-zuhaitzak eta elkarrekin konbinatzen dira eredu oso bat osatzeko? Zein metodo erabil daitezke ezaugarrien garrantzia neurtzeko eta garrantzitsuenak aukeratzeko? Nola egiten da baliozkotze gurutzatua eta ereduaren doitasuna ebaluatzen da?"}, {"from": "gpt", "value": "Random Forest eredu bat eraikitzeko, scikit- learn liburutegia erabili gabe, lehenik erabaki- zuhaitz indibidualak sortu behar dira. Honek ausazko lagin- azpimultzo bat eta sarrerako datuen ezaugarriak hautatzen ditu. Gero, erabaki- zuhaitz bat eraiki behar da azpimultzo horien arabera. Hau zuhaitzaren nodo bakoitzerako ezaugarririk onenaren hautaketaren bidez egiten da, lizuntasun- neurri batean oinarrituta (adibidez, erdi- mailako errorea). Zuhaitzak behin eta berriro eraikitzen dira konplexutasun egokia lortu arte. Banakako zuhaitzak sortu ondoren, eredu oso bat osatzeko erabiltzen da. Gainerako zuhaitzen sustapenaren bidez lortzen da hau. K irteera bakoitzaren irteera-erdi bakoitzeko datuen zehaztasuna lortzeko. K- 1 fitxategien parametroen arteko kalkulua egiteko, kontrol-ereduaren ezaugarriak eta kontrol- ereduen arteko egiaztapenak erabiltzen dira."}]}