基于scikit-learn的决策树数值分析预测代码

基于scikit-learn的决策树数值分析预测代码可以通过以下步骤实现：

1. 导入所需的库和模块：

from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

2. 准备数据集，将数据集分为特征和目标变量：

# 假设特征保存在X中，目标变量保存在y中
X = ...
y = ...

3. 将数据集划分为训练集和测试集：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

4. 创建决策树回归模型并进行训练：

model = DecisionTreeRegressor()
model.fit(X_train, y_train)

5. 使用训练好的模型进行预测：

y_pred = model.predict(X_test)

6. 评估模型的性能：

mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

以上是基于scikit-learn的决策树数值分析预测代码的基本步骤。你可以根据自己的数据集和需求进行相应的调整和扩展。