1、需要以下模块：
from sklearn import datasets
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import numpy as np
数据集还是iris：
a=datasets.load_iris()
至于怎么使用这组数据，完全照搬《KNN分类器的实现过程（python）》的方法。
2、创建一个随机森林分类器：
fs = {'随机森林' : RandomForestClassifier(n_estimators=50)}
3、训练模型：
f = fs[f_key]
f.fit(x_train,y_train.ravel())
4、测试模型：
g = f.predict(x_test)
5、用整个数据集做测试，看看准确率：
sc = f.score(x,y.ravel())
