生成加权随机森林的python代码

可以使用sklearn库的RandomForestRegressor或RandomForestClassifier实现加权随机森林，具体实现代码如下：

# 导入库
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

# 构建加权随机森林模型
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=10, criterion='mse', max_depth=None, min_samples_split=2,
                            min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features='auto',
                            max_leaf_nodes=None, min_impurity_decrease=0.0, bootstrap=True, oob_score=False,
                            n_jobs=None, random_state=None, verbose=0, warm_start=False)

# 训练模型
rf.fit(X_train, y_train, sample_weight=sample_weight)

# 预测
y_pred = rf.predict(X_test)

其中，sample_weight参数可以用于指定样本权重。

如果需要生成基于加权随机森林的Python代码，可以使用sklearn.tree.export_graphviz方法将生成的随机森林转换成Graphviz格式的图形，然后使用graph2code库将其转换成Python代码。