pytorch随机森林

引用提到了使用Pytorch进行MNIST分类的基本方法。然而，随机森林是一种基于决策树的集成学习算法，并不是Pytorch的内置模型。因此，引用的方法是导入与随机森林回归模型有关的包，并新增使用随机森林训练模型的函数来实现随机森林。

在使用随机森林进行训练模型时，可以调节n_estimators参数来改变决策树的数量。引用中提到，随着决策树数目的增加，模型的预测准确率一般会提高，但同时也会增加计算资源的消耗。因此，在实际应用中，需要权衡模型的效率和准确性。

总结起来，使用Pytorch进行随机森林的训练需要导入相关的包并编写相应的训练函数。调节n_estimators参数可以影响模型的准确率和计算资源的消耗。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【Pytorch】Classification about MNIST](https://download.csdn.net/download/haoran_you/10246002)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [PyTorch深度学习实战 | 基于多层感知机模型和随机森林模型的某地房价预测](https://blog.csdn.net/qq_41640218/article/details/129987143)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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