sklearn中的随机森林 - 分批预测与逐个预测

Question

假设我有一个10000个观测值的numpy数组X和一个随机森林模型model。我注意到当我使用model.predict(X)时，它比逐行预测要少几个数量级，即

for i in range(X.shape[0]):
     clf.predict(X[i:i+1,:])

在我的应用程序中，我必须逐行进行预测。有办法克服这个问题吗？