from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor features = df2[['age','patient_sex','current_weight']].values target = df2['current_height'] tree = DecisionTreeRegressor() tree.fit(features,target) residuals = features - tree.predict(features) residuals_abs = np.abs(residuals) threshold = 5 outliers = features[residuals_abs > threshold] print(outliers)

你的代码看起来已经修复了之前的问题。现在你使用了正确的特征数据和目标变量，并且成功地将它们传递给 `fit()` 方法。然后，你计算了残差的绝对值，并设置了一个阈值来确定异常值。

但是，在最后一行的打印语句中，你打印的是 `features` 而不是 `outliers`。这可能是一个打印错误，你应该将 `outliers` 替换为打印异常值。修改这一行代码如下：

print(outliers)

这样，你就能够打印出符合阈值条件的异常值了。

希望这次能够帮到你！如果还有其他问题，请随时提问。

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from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor features = df2[['age','patient_sex','current_weight']].values target = df2['current_height'].values tree = DecisionTreeRegressor() tree.fit(features,target) residuals = target - tree.predict(features) residuals_abs = np.abs(residuals) threshold = 2.5 outliers = target[residuals_abs > threshold] print(outliers) df2.iloc[outliers] 如何对这个代码进行数据可视化

要对这段代码进行数据可视化，你可以使用 Matplotlib 或其他适合的库。以下是一个示例，展示如何可视化异常值：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制目标变量与预测值的散点图
plt.scatter(target, tree.predict(features), label='Predicted')
# 绘制异常值的散点图
plt.scatter(outliers, tree.predict(features)[residuals_abs > threshold], color='red', label='Outliers')
plt.xlabel('Target')
plt.ylabel('Predicted')
plt.legend()
plt.show()

这段代码中，我们首先绘制了目标变量与预测值之间的散点图，然后将符合条件的异常值用红色标记出来。你可以根据需要调整图表的标题、轴标签和颜色等。

希望这对你有帮助！如果还有其他问题，请随时提问。

from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor features = df2[['age','patient_sex','current_height']] tree = DecisionTreeRegressor() tree.fit(features) residuals = features - tree.predict(features) residuals_abs = np.abs(residuals) threshold = 5 outliers = features[residuals_abs > threshold] print(outlier

在你提供的代码中，你使用了 `DecisionTreeRegressor` 来拟合数据，并计算了残差的绝对值。然后，你设置了一个阈值 `threshold` 来确定异常值，并将其存储在 `outliers` 变量中。

然而，`DecisionTreeRegressor` 的 `fit()` 方法需要两个位置参数，即特征数据和目标变量。在你的代码中，缺少了目标变量。

你需要提供目标变量 `y`，并将其作为第二个参数传递给 `fit()` 方法。例如：

from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
features = df2[['age', 'patient_sex', 'current_height']]
target = df2['target_variable']  # 替换 'target_variable' 为实际的目标变量名
tree = DecisionTreeRegressor()
tree.fit(features, target)
residuals = features - tree.predict(features)
residuals_abs = np.abs(residuals)
threshold = 5
outliers = features[residuals_abs > threshold]
print(outliers)

请确保替换 `'target_variable'` 为实际的目标变量名，并根据你的数据进行相应的调整。

希望这次提供的修改能帮到你！如果还有其他问题，请随时提问。