Python 是當今最流行的高級程序語言之一，擁有豐富的工具庫和框架。其中，隨機森林庫(Random Forest Library)是機器學習中常用的一種算法，它可以進行分類、回歸和特征選擇等問題。在 Python 中，我們可以使用 scikit-learn 庫來實現隨機森林算法。

首先，我們需要安裝 scikit-learn 庫。在命令行中輸入以下命令：

pip install -U scikit-learn

安裝成功后，我們可以通過以下代碼來實現隨機森林分類器：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import make_classification
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=4,
n_informative=2, n_redundant=0,
random_state=0, shuffle=False)
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=2,
random_state=0)
clf.fit(X, y)
print(clf.feature_importances_)
# 輸出：[0.14205973 0.76664038 0.0282433 0.06305659]
print(clf.predict([[0, 0, 0, 0]]))
# 輸出：[1]

上述代碼中，我們通過 make_classification 方法生成了一個包含 4 個特征和 1000 個樣本的數據集。然后，我們構建了一個隨機森林分類器，其中包含 100 個決策樹。最后，我們用 predict 方法來對一組新數據進行預測。

另外，我們還可以通過以下代碼來實現隨機森林回歸器：

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.datasets import make_regression
X, y = make_regression(n_features=4, n_informative=2,
random_state=0, shuffle=False)
regr = RandomForestRegressor(max_depth=2, random_state=0)
regr.fit(X, y)
print(regr.feature_importances_)
# 輸出：[0.18146984 0.81473937 0.00145312 0.00233767]
print(regr.predict([[0, 0, 0, 0]]))
# 輸出：[-8.32987858]

上述代碼中，我們通過 make_regression 方法生成了一個包含 4 個特征的數據集。然后，我們構建了一個隨機森林回歸器，其中包含了多個決策樹。最后，我們用 predict 方法來對一組新數據進行預測。

總之，隨機森林庫是 Python 機器學習中常用的一種工具，可以用來解決分類、回歸和特征選擇等問題。在實踐中，我們可以通過 scikit-learn 庫來實現隨機森林算法。