帮我用python写一段利用pca和cart建立回归模型的代码

好的，以下是一个简单的用PCA和CART建立回归模型的Python代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.pipeline import Pipeline

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将特征和标签分开
X = data.drop('label', axis=1)
y = data['label']

# 构建PCA和CART回归模型的Pipeline
pca = PCA(n_components=0.95)
cart = DecisionTreeRegressor()
model = Pipeline([('pca', pca), ('cart', cart)])

# 拟合模型
model.fit(X, y)

# 预测
predictions = model.predict(X)

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。