深度学习引导下的生物学分类：随机森林的应用

随机森林（Random Forest）是一种广泛应用于机器学习和数据科学领域的算法。它由多个决策树组成，每个决策树都是通过对数据集进行随机抽样和特征选择来构建的。随机森林在生物学分类问题中具有广泛的应用，尤其是在深度学习引导下。

深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它在模拟人脑神经元之间的连接和传递信息方面表现出色。然而，深度学习模型通常需要大量的标记数据来进行训练，并且对于生物学分类问题，可能会存在样本数量有限的情况。在这种情况下，随机森林可以作为一种替代方法或补充方法，用于生物学分类任务。

下面是一个示例，展示了如何使用Python中的scikit-learn库来应用随机森林进行生物学分类。

# 导入所需的库
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn