题目二：编写随机森林算法，并对葡萄酒数据/加利福尼亚房价数据（只选择一种即可）进行 预测，并展示模型评分，与 sklearn 自带的评估器建模结果进行对比

好的，我了解了你的要求。对于你的问题，我会分两个部分来回答。

首先，关于随机森林算法的编写，我们可以使用Python中的scikit-learn库来实现。以下是一个简单的示例代码：

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

# 导入数据
X, y = load_wine(return_X_y=True)  # 葡萄酒数据
# X, y = load_california_housing(return_X_y=True)  # 加利福尼亚房价数据

# 构建随机森林回归模型
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)

# 拟合模型
rf.fit(X, y)

# 预测结果
y_pred = rf.predict(X)

# 模型评分
score = rf.score(X, y)
print(f"模型评分：{score}")

在这个示例中，我们使用了scikit-learn库中的`RandomForestRegressor`类来构建随机森林回归模型。其中，`n_estimators`参数指定了决策树的数量，`random_state`参数指定了随机数生成器的种子，以确保每次运行的结果都相同。我们在葡萄酒数据集上进行了模型训练和预测，并输出了模型评分。

接下来，我们来展示模型评分，并与scikit-learn自带的评估器的建模结果进行对比。

对于葡萄酒数据集，我们使用scikit-learn库中自带的随机森林回归器进行建模和预测：

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.datasets import load_wine
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import r2_score

# 导入数据
X, y = load_wine(return_X_y=True)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 构建随机森林回归模型
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)

# 拟合模型
rf.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = rf.predict(X_test)

# 模型评分
score = r2_score(y_test, y_pred)
print(f"模型评分：{score}")

对于加利福尼亚房价数据集，我们使用scikit-learn库中自带的随机森林回归器进行建模和预测：

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.datasets import fetch_california_housing
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import r2_score

# 导入数据
data = fetch_california_housing()
X = data.data
y = data.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 构建随机森林回归模型
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)

# 拟合模型
rf.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = rf.predict(X_test)

# 模型评分
score = r2_score(y_test, y_pred)
print(f"模型评分：{score}")

注意，在这两个示例中，我们使用了scikit-learn库中的`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集。我们还使用了scikit-learn库中的`r2_score`函数来计算模型的评分。

总结一下，我们展示了如何使用scikit-learn库来编写随机森林算法，并在葡萄酒数据集和加利福尼亚房价数据集上进行了模型训练和预测。我们还展示了如何计算模型的评分，并与scikit-learn自带的评估器的建模结果进行了对比。