本文介绍了如何使用Python的scikit-learn库实现随机森林算法。通过加载鸢尾花数据集，将数据划分为训练集和测试集，构建并训练包含100棵决策树的随机森林模型，最后评估模型性能并进行预测。随机森林因其准确性和鲁棒性在分类和回归问题中广泛应用。
随机森林是一种强大的机器学习算法，常用于分类和回归问题。它是基于决策树的集成学习方法，通过构建多个决策树并综合它们的预测结果来提高模型的准确性和鲁棒性。在本文中，我们将介绍如何使用Python实现随机森林算法。
首先，我们需要安装所需的Python库。在这个示例中，我们将使用scikit-learn库来构建和训练随机森林模型。你可以使用以下命令来安装scikit-learn：
pip install scikit-learn
安装完成后，我们可以开始编写代码了。首先，导入所需的库：
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_
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