支持向量机回归、随机森林回归、决策树回归可以得到具体的回归关系式吗

支持向量机回归、随机森林回归、决策树回归都是非参数回归方法，它们不会得到具体的回归关系式，而是通过对训练数据进行拟合来构建预测模型。具体来说：

- 支持向量机回归（Support Vector Regression，SVR）通过寻找一个能够最大化训练数据和模型之间的间隔的超平面来进行回归预测。SVR 的预测结果是基于训练数据的支持向量和对应的权重计算得出的，这些支持向量是在训练过程中被选择出来的。
- 随机森林回归（Random Forest Regression，RFR）是一种基于决策树的集成学习方法，它通过构建多个决策树来进行回归预测。RFR 的预测结果是基于所有决策树的预测结果的平均值或加权平均值计算得出的。
- 决策树回归（Decision Tree Regression，DTR）是一种基于树结构的回归预测方法，它通过将训练数据划分为多个子集来构建一棵决策树。DTR 的预测结果是基于测试数据在决策树上的路径和对应的叶子节点的平均值或加权平均值计算得出的。

总的来说，这些方法都是黑盒模型，不能直接给出具体的回归关系式。但是，通过对模型进行解释可以得到一些有用的信息，例如支持向量机回归中的支持向量和对应的权重，随机森林回归中的特征重要性等。