python决策树预测R平方

可以使用sklearn库中的DecisionTreeRegressor模型进行预测，并通过r2_score方法计算R平方值。具体代码如下：

from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.metrics import r2_score

# 假设已有特征数据X和目标变量数据y
model = DecisionTreeRegressor()
model.fit(X, y)
y_pred = model.predict(X)
r_square = r2_score(y, y_pred)
print("R平方值为：", r_square)

其中，X表示特征数据，y表示目标变量数据，model为训练后的决策树模型，y_pred为模型预测结果，r_square为计算出的R平方值。