帮我利用python语言写随机森林代码

好的，以下是一个简单的随机森林分类器的Python代码示例：

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

# 创建一个随机的二元分类数据集
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_classes=2, random_state=42)

# 将数据集拆分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

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

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 输出模型的准确率
print("Accuracy:", clf.score(X_test, y_test))

在这个例子中，我们使用了Scikit-Learn库来创建一个随机的二元分类数据集，并使用train_test_split函数将数据集拆分为训练集和测试集。然后，我们创建了一个随机森林分类器模型，使用fit方法在训练集上进行训练，并使用predict方法在测试集上进行预测。最后，我们输出了模型在测试集上的准确率。