インタプリタが起動したら動作を確認していこう。作った仮想環境が使われているようだ。こちらも確認する必要がある。バージョンを返す関数を定義しておく。バージョンを確認してみよう。いえ、まだ油断はできない。これについても確認しておく。使える状況にあるようだ。使えるようになったところで、次にローカルで学習済みモデルを用意する。いえ、めんどくさいのでインタプリタは先ほど起動したものを使い回すことにしよう。と何ら変わりがないので。データセットを読み込む。dataset.targetホールドアウト検証用にデータを分割する。random_state=42)学習データの方をランダムフォレストに学習させる。warm_start=False)これで学習済みモデルが手に入った。使ってディスクに直列化して別の環境に持ち運ぶことになる。今回はインタプリタが変わらないので、そのまま使うことにする。