• 预测变量/目标变量：潜热通量 LE_F_MDS • 自变量：时间戳（TIMESTAMP_END）、气温（TA_F）、太阳辐射 （SW_IN_F）、大气水汽压差（VPD_F）、降水（P_F）、风速（WS_F）、 摩擦风速（USTAR）、相对湿度（RH）、地表净辐射（NETRAD）、生态 系统呼吸（RECO_NT_VUT_REF）、生态系统碳交换（NEE_VUT_REF）、 生态系统光合作用量（GPP_NT_VUT_REF）

好的，根据你提供的信息，以下是一个基于Python的决策树回归模型的实验代码：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

# 读取数据集
data = pd.read_csv("data.csv")

# 分离输入特征和输出标签
X = data[['TIMESTAMP_END', 'TA_F', 'SW_IN_F', 'VPD_F', 'P_F', 'WS_F', 'USTAR', 'RH', 'NETRAD', 'RECO_NT_VUT_REF', 'NEE_VUT_REF', 'GPP_NT_VUT_REF']]
y = data['LE_F_MDS']

# 划分数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建决策树回归模型
model = DecisionTreeRegressor(max_depth=5)

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算模型评价指标
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)

print("MSE:", mse)
print("R2 score:", r2)

以上是一个简单的机器学习回归模型的代码示例。需要注意的是，实际应用中需要对模型进行调参，并进行更加全面的评估和比较。同时，也需要对数据进行预处理和特征工程，以提高模型的预测能力。