写一段随机森林分类代码

以下是一段简单的随机森林分类代码：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import make_classification

# 生成随机数据集
X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=4,
                            n_informative=2, n_redundant=,
                            random_state=, shuffle=False)

# 定义随机森林分类器
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=2,
                             random_state=)

# 训练模型
clf.fit(X, y)

# 预测新数据
print(clf.predict([[, , , ]]))

这段代码使用 scikit-learn 库中的随机森林分类器，生成了一个随机数据集，训练了模型，并对新数据进行了预测。