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。