scikit-learn の RandomForest

肝心な部分だけ

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# n_estimatorsはtreeの数, random_stateはseed
model = RandomForestClassifier(n_estimators=10, random_state=17)

# がくしう
model.fit(train_data, train_label)

# 出来上がったtreeたちの深さやnodeの数を知りたい
print [(est.tree_.max_depth, est.tree_.node_count) for est in model.estimators_]

# そもそもどうやって知るか、documentacion見たくなかったらdirを使って見ればよい
#（それが普通？　あまり習慣になってなかった）
# 追記: help() というのもある（ページャが呼ばれる）
print dir(model.estimators_[0].tree_)

# documentation見たいなら （もちろんdir()や__doc__は上のオブジェクトにも使える）
print model.estimators_[0].tree_.__doc__

# prediction
pred_label = model.predict(test_data)

# あとは自由に