from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor model2 = DecisionTreeRegressor(random_state=0) model2.fit(x_train, Y_train) y_pred2=model2.predict(x_test) assessing(Y_test,y_pred2)，对以上代码加入防止过拟合的代码

在使用`DecisionTreeRegressor`模型时，可以通过设置`max_depth`、`min_samples_split`、`min_samples_leaf`等参数来控制模型的复杂度，从而防止过拟合。

以下是修改后的代码：

from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
model2 = DecisionTreeRegressor(random_state=0, max_depth=5, min_samples_split=10, min_samples_leaf=5)
model2.fit(x_train, Y_train)
y_pred2 = model2.predict(x_test)
assessing(Y_test, y_pred2)

其中，`max_depth`控制决策树的最大深度，`min_samples_split`控制分裂一个节点需要的最小样本数，`min_samples_leaf`控制叶子节点最小样本数。需要根据具体情况进行调整，避免欠拟合或过拟合。

另外，还可以通过使用集成学习方法，如随机森林（`RandomForestRegressor`）和梯度提升树（`GradientBoostingRegressor`）来防止过拟合，代码类似：

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
model2 = RandomForestRegressor(random_state=0, n_estimators=100, max_depth=5, min_samples_split=10, min_samples_leaf=5)
model2.fit(x_train, Y_train)
y_pred2 = model2.predict(x_test)
assessing(Y_test, y_pred2)

from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
model2 = GradientBoostingRegressor(random_state=0, n_estimators=100, max_depth=5, min_samples_split=10, min_samples_leaf=5)
model2.fit(x_train, Y_train)
y_pred2 = model2.predict(x_test)
assessing(Y_test, y_pred2)

需要注意的是，模型复杂度的设置需要根据具体情况进行调整，过强或过弱的正则化都可能导致模型表现不佳。