决策树和随机森林 torch

决策树和随机森林是两种常见的机器学习算法，都可以用于分类和回归问题。决策树是一种基于树结构的分类器，通过对数据进行递归分割来构建决策树。而随机森林则是由多个决策树组成的集成学习算法，通过对多个决策树的结果进行投票来得出最终的分类结果。

在 PyTorch 中，可以使用第三方库 scikit-learn 来实现决策树和随机森林算法。具体实现方法可以参考 scikit-learn 的官方文档。