写一个自定义函数或者方法帮我调用已经下载至本地的mnist数据集，并且可以用rf_clf.fit(mnist['data'],mnist['target'])去训练

首先，您需要确保已经下载了MNIST数据集，并且已经安装了可以处理该数据集的库，比如`scikit-learn`。以下是一个使用Python编写的示例函数，该函数将加载MNIST数据集，并使用`RandomForestClassifier`模型的`fit`方法进行训练。

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

def train_mnist_classifier():
    # 加载MNIST数据集
    mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1, as_frame=False)
    
    # 将数据集分为训练集和测试集，测试集比例为20%
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(mnist.data, mnist.target, test_size=0.2, random_state=42)
    
    # 初始化随机森林分类器
    rf_clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
    
    # 训练模型
    rf_clf.fit(X_train, y_train)
    
    # 在训练集和测试集上评估模型
    train_accuracy = rf_clf.score(X_train, y_train)
    test_accuracy = rf_clf.score(X_test, y_test)
    
    print(f"训练集准确率: {train_accuracy:.4f}")
    print(f"测试集准确率: {test_accuracy:.4f}")

# 调用函数开始训练
train_mnist_classifier()

这段代码首先从`scikit-learn`的`fetch_openml`函数中加载MNIST数据集，然后将其分为训练集和测试集。接着，创建一个随机森林分类器的实例，并使用训练集数据训练模型。最后，输出模型在训练集和测试集上的准确率。

请注意，`fetch_openml`函数能够直接从在线库中获取MNIST数据集，因此通常不需要手动下载和导入数据文件。如果您的环境中有下载的MNIST数据集文件，您可能需要编写其他函数来读取数据文件，并将数据转换为适合`RandomForestClassifier`的格式。