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。

相关问题

随机生成torch张量

要随机生成torch张量，可以使用torch.randn()函数生成服从标准正态分布的随机数张量。该函数可以指定生成张量的形状，例如torch.randn(2,3)会生成一个形状为(2,3)的张量，其中的元素服从标准正态分布。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [pytorch张量 张量的生成](https://blog.csdn.net/hhhhxxn/article/details/110006703)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [PyTorch-1.10(三)--torch张量随机生成、采样](https://blog.csdn.net/weixin_43145427/article/details/124683835)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

随机生成torch.tensor

torch.rand(*sizes, out=None)是一个函数，用于生成一个随机的tensor，其中tensor的形状由sizes定义。这个函数会返回一个tensor，其数值是从[0,1)的均匀分布中抽取的一组随机数。另外，torch.randn(*sizes, out=None)是一个类似的函数，不同之处在于它从标准正态分布中抽取随机数。你也可以使用torch.normal()来生成从指定均值和标准差的正态分布中抽取的随机数。还有一个函数是torch.linspace()，它可以生成一个区间内均匀间隔的数值序列。

下面是一个示例代码，用于生成一个5x3的随机tensor：
x = torch.rand(5,3)
print(x)