PyTorch随机森林
时间: 2023-05-27 16:05:14 浏览: 82
PyTorch没有原生的随机森林实现,但可以使用第三方库来实现随机森林。
以下是使用scikit-learn库实现随机森林的示例代码:
```python
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import numpy as np
import torch
# 生成随机数据
X_train = np.random.rand(100, 5)
y_train = np.random.randint(2, size=100)
X_test = np.random.rand(20, 5)
y_test = np.random.randint(2, size=20)
# 将数据转换为PyTorch张量
X_train = torch.from_numpy(X_train).float()
y_train = torch.from_numpy(y_train).long()
X_test = torch.from_numpy(X_test).float()
y_test = torch.from_numpy(y_test).long()
# 训练随机森林
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=10)
clf.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上评估模型
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)
```
请注意,此示例中使用的数据是随机生成的,仅用于演示目的。在实际应用中,您应该使用真实数据。