pyhon决策树回归

决策树回归是一种基于决策树算法的回归分析方法，用于预测连续型变量的值。在Python中，可以使用scikit-learn库来实现决策树回归。

首先，你需要安装scikit-learn库，可以通过以下命令进行安装：

pip install scikit-learn

接下来，你可以按照以下步骤使用决策树回归：

1. 导入所需的库和数据：

from sklearn import tree
X = [[1], [2], [3]]  # 特征
y = [2, 4, 6]  # 目标变量

2. 创建并训练决策树回归模型：

model = tree.DecisionTreeRegressor()
model.fit(X, y)

3. 进行预测：

prediction = model.predict([[4]])
print(prediction)

以上代码示例中，我们使用一个简单的特征和目标变量进行了演示。你可以根据自己的需求调整特征和目标变量的数据。

希望这能帮助到你！如果有任何问题，请随时提问。

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