回归树回归分析检验方法用python实现，并举例

在Python中，我们可以使用scikit-learn库来实现回归树回归分析，并使用交叉验证和残差分析来检验模型的性能和拟合程度。

下面是一个使用交叉验证和残差分析来检验回归树回归分析模型的示例代码：

# 导入库
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建数据
X = np.sort(5 * np.random.rand(80, 1), axis=0)
y = np.sin(X).ravel()
y[::5] += 3 * (0.5 - np.random.rand(16))

# 创建回归树模型
regressor = DecisionTreeRegressor(max_depth=2)

# 使用交叉验证来检验模型性能
scores = cross_val_score(regressor, X, y, cv=5)
print("交叉验证得分: ", scores)
print("平均得分: ", np.mean(scores))

# 训练模型
regressor.fit(X, y)

# 预测值
y_pred = regressor.predict(X)

# 计算残差
residuals = y - y_pred

# 绘制残差散点图
plt.scatter(y_pred, residuals)
plt.xlabel("预测值")
plt.ylabel("残差")
plt.show()

# 绘制残差分布图
plt.hist(residuals, bins=20)
plt.xlabel("残差")
plt.ylabel("频数")
plt.show()

在这个示例中，我们首先创建了一个数据集，然后使用交叉验证来检验回归树模型的性能。接着，我们训练模型并预测出每个样本的预测值，然后计算出每个样本的残差，并使用散点图和分布图来检验残差的分布情况。最后，我们可以根据交叉验证和残差分析的结果来进行进一步的优化。