请展示如何使用scikit-learn库实现随机森林算法进行鸢尾花分类任务，并如何评估模型的预测准确率？

随机森林作为集成学习的一个重要组成部分，在处理分类问题时表现得非常出色。在Python中，scikit-learn库为我们提供了方便的接口来实现随机森林算法。以下步骤将引导你完成从加载数据、训练模型到评估预测准确率的全过程。

参考资源链接：[Python实现随机森林算法详解](https://wenku.csdn.net/doc/6j02vvdgqz?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，需要导入必要的库和数据集。scikit-learn库提供了`load_iris`函数，可以很方便地加载鸢尾花数据集，该数据集包含150个样本，每个样本有4个特征，并分为三个类别。

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

接下来，划分数据集为训练集和测试集。使用`train_test_split`函数，设置`test_size=0.3`确保测试集占总数据的30%，并保持标签分布的一致性。

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

然后，创建随机森林分类器。在`RandomForestClassifier`中，`n_estimators`参数指定了森林中树的数量，`random_state`用于确保每次运行结果的一致性。

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

接下来，使用训练集数据训练模型，并在测试集上进行预测。

# 训练模型
rfc.fit(X_train, y_train)

# 进行预测
y_pred = rfc.predict(X_test)

最后，评估模型的预测准确率。使用`accuracy_score`函数来计算真实标签和预测标签之间的准确率。

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('模型的预测准确率为:', accuracy)

通过以上步骤，你就可以使用scikit-learn库实现随机森林算法，并对模型的预测准确率进行评估。随机森林算法在处理数据集时具有很强的泛化能力，因此它在各种分类任务中都能得到较高的准确率。

如果你想更深入地理解随机森林算法的原理和实现过程，我推荐你阅读《Python实现随机森林算法详解》。该资源详细介绍了随机森林算法的实现细节和相关理论，非常适合希望提升机器学习技能的学习者。

参考资源链接：[Python实现随机森林算法详解](https://wenku.csdn.net/doc/6j02vvdgqz?spm=1055.2569.3001.10343)