基于随机森林的地物分类算法开源代码。

基于随机森林的地物分类算法是一种机器学习技术，它利用集成学习方法对地理空间数据中的不同地物进行识别。随机森林是一种流行的分类算法，通过构建众多决策树并取它们的多数投票结果来做出预测。

在开源的世界里，你可以找到许多Python库实现了这个算法，比如scikit-learn就是一个非常流行的选择。例如，使用scikit-learn的`RandomForestClassifier`可以进行地物分类：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 假设df_data是包含特征和标签的数据集
X = df_data.drop('label_column', axis=1) # 特征列
y = df_data['label_column'] # 标签列

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建随机森林模型
rf_model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=None, random_state=42)
# 训练模型
rf_model.fit(X_train, y_train)

# 对测试集进行预测
predictions = rf_model.predict(X_test)