python代码： 利用决策树代码构造随机森林 要求：1、使用给定的数据集（car.csv）进行训练 2、随机森林中决策树的数量，每次选择的特征个数m，每次随机抽取的训练样本数量均可自行设定

您好，关于您的问题，以下是 python 代码，希望可以帮到您：

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取数据集
data = pd.read_csv('car.csv')

# 将属性和类别分开
X = data.iloc[:, :-1]
Y = data.iloc[:, -1]

# 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=0)

# 定义随机森林分类器
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=10, max_features=None, max_samples=None)

# 训练随机森林分类器
rfc.fit(X_train, Y_train)

# 预测测试集
Y_pred = rfc.predict(X_test)

# 输出精确度
print('Accuracy:',rfc.score(X_test, Y_test))

在上述代码中，我们使用了 pandas 库来读取数据集，使用了 sklearn 库中的 `RandomForestClassifier` 来定义随机森林分类器，训练随机森林分类器并进行预测和精确度计算。其中，我们可以通过设定 `n_estimators` 来设定决策树的数量，可以通过设定 `max_features` 来设定每次选择的特征个数 m，可以通过设定 `max_samples` 来设定每次随机抽取的训练样本数量。当 `max_features` 和 `max_samples` 设为 None 时，表示使用所有特征和全部训练数据进行训练。