随机森林pytorch代码
时间: 2023-09-24 13:08:51 浏览: 61
以下是一个使用PyTorch实现随机森林的简单代码示例:
```python
import torch
from torch import nn
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 加载数据集
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 使用随机森林分类器训练模型
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
model.fit(X, y)
# 将随机森林模型转换为PyTorch模型
class RandomForest(nn.Module):
def __init__(self, model):
super(RandomForest, self).__init__()
self.model = model
def forward(self, x):
return torch.tensor(self.model.predict(x))
pytorch_model = RandomForest(model)
# 随机森林模型预测
input_data = torch.tensor([[5.1, 3.5, 1.4, 0.2], [6.2, 2.9, 4.3, 1.3]])
predictions = pytorch_model(input_data)
print(predictions)
```
在这个例子中,我们首先使用sklearn库加载鸢尾花数据集,并使用`RandomForestClassifier`训练了一个随机森林分类器模型。然后,我们将该模型转换为一个继承自`nn.Module`的PyTorch模型`RandomForest`,其中`forward`方法使用随机森林模型进行预测。最后,我们使用转换后的PyTorch模型对输入数据进行预测,并打印出预测结果。
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