加权随机森林2

对于加权随机深林（WRF），其实现与传统的随机森林类似，区别在于每个基分类器都被分配了一个权重，并且在投票时，基分类器的预测结果需要乘以对应的权重。

下面是一个简单的WRF实现的代码示例，该实现使用Python 3和scikit-learn库。我们将使用Iris数据集进行分类预测任务。

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, RandomTreesEmbedding, VotingClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import train_test_split