对上面这个代码进行剪枝，生成一份代码

上述代码是用来评估一个决策树回归器在测试集上的性能，包括MAE、MSE和RMSE。如果你想对其进行剪枝以避免过拟合（即减少模型复杂度），可以添加一个简单的剪枝步骤。这里是一个简化版的剪枝代码示例，仅针对已训练的决策树模型：

from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_squared_error, root_mean_squared_error

def prune_tree(model, X, y, min_samples_leaf=1):
    # 划分训练集和验证集
    X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

    # 训练原始模型
    model.fit(X_train, y_train)

    # 使用验证集评估模型并获取当前最佳的叶节点最小样本数
    best_min_samples_leaf = float('inf')
    best_mae = float('inf')
    for min_samples in range(1, len(X_val) + 1):  # 遍历可能的最小叶子节点样本数
        pruned_model = DecisionTreeRegressor(min_samples_leaf=min_samples, max_depth=model.max_depth)
        pruned_model.fit(X_val, y_val)
        val_mae = mean_absolute_error(y_val, pruned_model.predict(X_val))
        if val_mae < best_mae:
            best_min_samples_leaf = min_samples
            best_mae = val_mae

    # 基于验证集找到的最佳最小叶节点数，对原始模型进行剪枝
    pruned_model = DecisionTreeRegressor(min_samples_leaf=best_min_samples_leaf, max_depth=model.max_depth)
    pruned_model.fit(X_train, y_train)

    return pruned_model

# 使用剪枝后的决策树模型替换原来的
pruned_model_dtr = prune_tree(model_dtr, X_train_d, y_train_d)
print("Pruned tree train score: ", pruned_model_dtr.score(X_train_d, y_train_d))
print("Pruned tree test score: ", pruned_model_dtr.score(X_test_d, y_test_d))
evaluation(pruned_model_dtr)

这个版本的代码在每次迭代中都会尝试不同的叶节点最小样本数，选择能带来最低验证集MAE的那个作为剪枝后的模型。请注意，这只是一个基本的剪枝策略，实际应用中可能会用到更复杂的预剪枝算法（如Cost Complexity Pruning）或其他剪枝技术。