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

可以使用Python中的Scikit-learn库来构建随机森林模型。下面提供一个简单的代码示例，可以根据需要进行修改和调整。

首先，需要导入相关的库和数据集：

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

# 读取数据集
data = pd.read_csv("car.csv")

然后，需要将数据集分成训练集和测试集：

# 将数据集分成训练集和测试集
train_data, test_data, train_label, test_label = train_test_split(data.iloc[:,:-1], 
                                                                  data.iloc[:,-1], 
                                                                  test_size=0.2, 
                                                                  random_state=42)

接下来，可以使用随机森林进行训练：

# 使用随机森林进行训练
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_features=3)
rfc.fit(train_data, train_label)

其中，n_estimators参数表示决策树的数量，max_features参数表示每次选择的特征个数，可以根据需要进行调整。

最后，可以使用测试集对模型进行评估：

# 使用测试集对模型进行评估
accuracy = rfc.score(test_data, test_label)
print("随机森林模型的准确率为：", accuracy)

以上就是一个简单的随机森林模型构建的代码，希望能够帮助到你。