本文探讨了如何利用Python实现并行计算，以加速随机森林算法中组合数的生成。通过多进程技术，任务被分配给多个进程，每个进程负责生成一定数量的决策树，从而提高计算效率。并行化训练和预测的实现展示了如何通过Python的多进程库优化随机森林的性能。实验表明，增加进程数可以显著减少训练和预测时间，但需注意进程间调度开销。合理配置进程数可在实际应用中获得最佳性能。