python决策树预测模型_带决策树回归模型的负交叉值得分

决策树是一种常见的机器学习算法，用于分类和回归问题。在使用决策树进行回归问题时，需要使用带有决策树回归模型的负交叉验证得分来评估模型的性能。

负交叉验证得分是一种常见的评估机器学习模型性能的指标，它是指将数据集分成k个子集，每次使用k-1个子集进行训练，剩余的1个子集进行测试，最终将k次得分取平均值作为模型的得分。在使用决策树回归模型进行负交叉验证时，需要使用带有决策树回归模型的负交叉验证得分来评估模型的性能。

在Python中，可以使用sklearn库中的DecisionTreeRegressor类来创建决策树回归模型，并使用sklearn库中的cross_val_score函数来计算带有决策树回归模型的负交叉验证得分。示例代码如下：

from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.model_selection import cross_val_score
import numpy as np

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

# 加载数据集
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
y = np.array([1, 2, 3])

# 计算带有决策树回归模型的负交叉验证得分
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error')

# 输出得分
print(scores)

在上述示例代码中，我们首先创建了一个决策树回归模型，然后使用numpy库创建了一个包含3个样本和3个特征的数据集。接着，我们使用cross_val_score函数计算了带有决策树回归模型的负交叉验证得分，并将得分输出到控制台中。