概要
sklearnをインストール（pip install sklearn）すると、sklearn.ensembleが持つRandomForestClassifier()のmodel.fit(学習xデータ, 学習yデータ）とmodel.predict(予想したいxデータ)を使って、機械学習（ランダムフォレスト）によって予想したいxデータに対するyデータを予測することができる。学習データが少ないと正確な予測はできない。
コード
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
x_train = [[1, 3, 5], [2, 6, 9], [8, 4, 2], [5, 6, 9], [6, 3, 2], [9, 7, 3], [1, 2, 3], [5, 4, 3], [7, 8, 9]]
y_train = [1, 1, 2, 1, 2, 2, 1, 2, 1]
model = RandomForestClassifier()
model.fit(x_train, y_train)
y_pred = model.predict([[1,2,3], [6,2,1], [5,6,7], [3,2,1]])
print(y_pred)
結果
[1 2 1 1]