决策树回归分析单点预测怎么用Python实现

决策树回归分析单点预测可以使用Python中的scikit-learn库来实现。下面是一个简单的代码示例：

# 导入需要的库
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
import numpy as np

# 构造数据集
X = np.linspace(0, 10, 100).reshape(-1, 1)
y = np.sin(X)

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

# 训练模型
model.fit(X, y)

# 预测单个样本
x_test = np.array([[5.0]])
y_pred = model.predict(x_test)

print("预测值为:", y_pred)

在这个示例中，首先构造了一个简单的数据集，包含了100个样本，每个样本只有一个特征。然后创建了一个最大深度为5的决策树回归模型，并使用数据集进行训练。最后，使用一个单独的测试样本进行预测，并输出预测结果。