随机森林分析滑坡因子，给出Python代码

以下是Python代码，用于随机森林分析滑坡因子：

# 导入必要的库
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将数据分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop('label', axis=1), data['label'], test_size=.2, random_state=42)

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

# 训练模型
rfc.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = rfc.predict(X_test)

# 输出准确率
print('Accuracy:', rfc.score(X_test, y_test))

注意：以上代码仅供参考，具体实现需要根据数据集和实际情况进行调整。