对于Scikit-learn的sklearn.ensemble.RandomForestClassifier函数，我可以为你提供以下完整攻略：
函数作用
该函数是Scikit-learn中的随机森林分类器，其作用是用随机森林的方式进行分类。随机森林是一种集成学习算法，它可以同时使用多个决策树进行分类或回归，最终的结果是将多个决策树的预测结果取平均值。随机森林的随机性在于：首先，它从数据集中随机的选择样本并构建多棵决策树；其次，每个节点的分裂特征是从特征集中随机选择的子集。
实际上，由于随机遮挡和数据采样技术的应用，随机森林能够有效地避免过拟合的问题，并且这种算法的速度也相对较快。
使用方法
随机森林可用于分类和回归问题，但此处我们只讨论分类问题。我们首先需要将数据拆分成训练集和测试集，然后调用随机森林分类器进行拟合和预测。
下面是随机森林分类器的基本代码示例：
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_iris
# 加载 IRIS 数据集
data = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target)
# 初始化一个随机森林分类器对象
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=10, max_depth=None, min_samples_split=2, random_state=0)
# 使用训练集训练分类器
rfc.fit(X_train, y_train)
# 使用测试集进行预测
y_pred = rfc.predict(X_test)
在上述代码中，我们首先加载了IRIS数据集，然后使用 train_test_split() 函数将数据集拆分为训练集和测试集。接下来，我们创建了一个 Random Forest 分类器对象 rfc，并通过 fit() 函数使用训练集训练分类器。最后，我们使用 predict() 函数来预测测试集的类别，并将预测结果保存在 y_pred 变量中。
接下来，我提供两个具体的实例来说明随机森林分类器的应用。
实例一：支付宝芝麻信用分预测
支付宝芝麻信用分是支付宝针对用户的信用评估指标，越高代表该用户的信用越好。我们可以使用随机森林分类器对用户进行信用评估。
首先，我们需要收集用户的个人信息和芝麻信用评分作为训练集。而下面代码中使用的是IRIS数据集进行模拟。
# 导入必要模块
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载IRIS数据集
data = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target)
# 初始化一个随机森林分类器对象
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=50, max_depth=None, min_samples_split=2, random_state=0)
# 使用训练集训练分类器
rfc.fit(X_train, y_train)
# 对测试集进行预测并输出分类结果
print(rfc.predict(X_test))
在上述代码中，我们使用IRIS数据集进行模拟，对支付宝信用分进行处理。通过 train_test_split() 函数，我们将数据集拆分为训练集和测试集。接下来，我们创建了一个 Random Forest 分类器对象 rfc，并使用 fit() 函数对训练数据进行拟合。最后，我们使用预测函数 predict() 在测试集上执行分类，并将分类结果输出给用户。
实例二：股票涨跌预测
我们可以使用随机森林分类器对股票进行涨跌预测。股票涨跌预测是一个二元分类问题：股票可能会涨也可能会跌，因此我们可以使用随机森林分类器预测股票涨跌。
在此，我们将使用股票历史数据进行模拟。首先，我们需要收集历史数据，如股票价格、成交量等信息。然后，我们将数据集拆分为训练集和测试集，对随机森林分类器进行拟合和预测。
# 导入必要模块
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载股票历史数据
data = load_iris() # 为了演示目的，我们仍然使用IRIS数据集，不过建议读者在实际使用时使用股票相关数据
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target)
# 初始化一个随机森林分类器对象
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=30, max_depth=None, min_samples_split=2, random_state=0)
# 使用训练集进行拟合
rfc.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行预测并输出分类结果
print(rfc.predict(X_test))
在上述代码中，我们使用 train_test_split() 函数将股票历史数据拆分为训练集和测试集。接下来，我们初始化一个 Random Forest 分类器对象 rfc，并使用 fit() 函数对训练数据进行拟合。最后，我们使用预测函数 predict() 在测试集上执行分类，并将分类结果输送给用户。
总之，select.ensemble.RandomForestClassifier是Scikit-learn中的一个非常有用的随机森林分类器，可以应用于多种分类问题的解决方案。对于实现分类器，我们需要对数据进行拆分，对分类器使用适当的训练算法，并使用预测函数进行预测。