随机森林模型人脸识别代码

根据提供的引用内容，我们可以知道随机森林是一种集成学习方法，可以用于分类和回归任务，并且可以查看模型的输入特征的相对重要性。下面是一个简单的随机森林模型人脸识别的代码示例：

# 导入必要的库
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import fetch_olivetti_faces
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据集
data = fetch_olivetti_faces()
X = data.images.reshape((len(data.images), -1))
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=0.25, random_state=42)

# 创建随机森林分类器
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

在这个示例中，我们使用了sklearn库中的`fetch_olivetti_faces`数据集，该数据集包含了40个人的400张人脸图像。我们将图像展平为一维向量，并将其作为模型的输入特征。然后，我们使用`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集。接下来，我们创建了一个包含100个决策树的随机森林分类器，并使用训练集对其进行训练。最后，我们使用测试集对模型进行评估，并计算准确率。