随机森林分类器算法的Python实现

随机森林是一种强大的机器学习算法，常用于分类和回归任务。它结合了多个决策树的预测结果，通过集成学习的方式来提高模型的准确性和稳定性。本文将详细介绍如何使用Python实现随机森林分类器算法，并提供相应的源代码。

首先，我们需要导入所需的库和模块。在这个示例中，我们将使用NumPy库进行数值计算，以及sklearn库中的RandomForestClassifier类作为我们的随机森林分类器。

import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

接下来，我们将准备我们的训练数据和目标变量。假设我们有一个分类问题的数据集，其中包含一些特征和相应的类别标签。

# 准备训练数据
X_train = np