sklearn决策树回归

决策树回归是scikit-learn（sklearn）机器学习库中的一个重要功能。它是一种基于树形结构的回归模型，能够对连续型目标变量进行预测。

使用sklearn进行决策树回归的步骤如下：

1. 导入所需库：首先需要导入sklearn库中的相关模块。一般会导入`DecisionTreeRegressor`类和`train_test_split`函数。

2. 数据准备：将数据集划分为特征矩阵X和目标变量数组y，其中X包含了自变量的值，y包含了因变量的值。

3. 数据集划分：通过调用`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集，可以根据需要设置测试集的比例。

4. 创建模型：实例化`DecisionTreeRegressor`类，并设置相关参数，如最大深度，最小样本分割数等。

5. 模型训练：使用训练集的特征矩阵X和目标变量数组y来拟合（fit）创建的决策树模型。

6. 模型预测：使用测试集的特征矩阵X_test对模型进行预测，返回预测结果y_pred。

7. 模型评估：使用评估指标，如均方误差（MSE）或决定系数（R²）等，对模型预测结果y_pred和测试集目标变量y_test进行比较，评估模型的性能。

8. 调参优化：可以通过调整模型的参数，如最大深度或最小样本分割数等，来优化模型的性能。

总结而言，sklearn的决策树回归模型提供了一种便捷的方法来解决回归问题。通过准备数据、创建模型、训练模型、预测和评估模型，可以实现对连续型目标变量的预测，并通过调整参数来优化模型性能。