写一段广义随机森林的python代码

以下是广义随机森林的Python代码示例：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 构造随机森林分类器
rfc = RandomForestClassifier(
    n_estimators=100,             # 决策树个数
    criterion="gini",             # 选择基尼系数作为划分标准
    max_depth=None,               # 决策树深度不限制
    min_samples_split=2,          # 分裂所需的最小样本数
    min_samples_leaf=1,           # 叶节点所需的最小样本数
    min_weight_fraction_leaf=0.0, # 叶节点所需最小权重分数
    max_features="auto",          # 划分特征选择方式
    max_leaf_nodes=None,          # 叶节点最大数量不受限制
    bootstrap=True,               # 使用自助采样法构建样本集
    oob_score=False,              # 是否计算袋外数据的得分
    random_state=None,            # 随机种子
    verbose=0,                    # 控制输出
    warm_start=False,             # 是否使用预训练的决策树
    class_weight=None,            # 类别权重
    ccp_alpha=0.0,                # 正则化参数
    max_samples=None              # 每棵决策树的最大样本数
)

# 使用数据训练分类器
rfc.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集数据
y_pred = rfc.predict(X_test)

上述代码使用`sklearn`库中的`RandomForestClassifier`构造随机森林分类器，并使用训练集数据进行训练，然后利用测试集数据进行预测。在构造分类器时，我们可以指定许多参数来控制随机森林的构造过程，例如选择划分标准、决策树个数、分裂所需最小样本数等。