写一个Python代码，读入一个表格，利用随机森林模型，进行预测。并生成新的Excel表

好的，我可以回答你的问题。这里是一个可以读入表格并使用随机森林模型进行预测的Python代码的示例：

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 读入表格
data = pd.read_excel('input.xlsx')

# 准备数据
X = data.drop('target_column', axis=1)
y = data['target_column']

# 训练模型
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X, y)

# 进行预测
predictions = model.predict(X)

# 把预测结果加入到表格中
data['predictions'] = predictions

# 生成新的Excel表格
data.to_excel('output.xlsx', index=False)

在这个示例中，`input.xlsx`是你要读入的Excel表格文件名，`target_column`是你要预测的目标列。你需要把代码中的`X`和`y`替换成你实际的特征和目标变量。模型训练之后，会对同样的数据进行预测，并把结果加入到表格中。最后，代码会生成一个名为`output.xlsx`的新的Excel表格文件，其中包含了原始数据和预测结果。