随机森林模块返回概率函数

随机森林是一种集成学习算法，其基本单元是决策树。在随机森林的分类任务中，每个基本单元（决策树）输出的是样本所属类别，而不是概率。因此，要返回概率函数，需要对随机森林进行改进。

一种常见的方法是使用“软投票”（soft voting）策略。在软投票中，每个基本单元都返回每个类别的概率，而不是直接输出所属类别。然后，将每个基本单元返回的概率进行平均或加权平均，得到最终的概率函数。

具体实现时，可以在训练随机森林时，使用一些调整方法，例如基于样本权重的随机森林（weighted random forest），或者使用一些调整方法，例如基于树的后剪枝（tree-based post-pruning），来优化随机森林输出的概率函数。在实现时，可以使用Python中的sklearn库或者其他机器学习库。