sklearn使用决策树回归对发电量进行预测

scikit-learn（sklearn）是一个常用的机器学习库，它提供了丰富的机器学习算法和工具。决策树回归是其中一种常用的预测模型，可以用于对发电量进行预测。

首先，你需要导入相关的库和模块：

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

接下来，你需要准备数据集。假设你已经有一个包含特征和目标变量的数据集，特征用X表示，目标变量用y表示。

然后，你可以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=42)

在这里，我们将数据集划分为80%的训练集和20%的测试集。

接下来，你可以创建一个决策树回归模型，并使用训练集进行训练：

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

然后，你可以使用训练好的模型对测试集进行预测：

y_pred = model.predict(X_test)

最后，你可以使用评估指标（如均方误差）来评估模型的性能：

mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

这样，你就可以使用sklearn的决策树回归模型对发电量进行预测了。