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   CART决策树是常用的机器学习算法，它包括CART分类树与回归树，

回归树与分类树不同的地方在于，回归树的输出是数值，分类树输出的是类别。

本文展示一个用python(sklearn)实现的简单的CART回归树例子，用于学习sklearn回归树的调用方法

  01. 问题   

下面是一个简单的回归问题的数据与建模目标

       数  据      

现已采集150组 鸢尾花数据，
包括鸢尾花的四个特征数据（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度）

数据如下（即sk-learn中的iris数据）：
  
 花萼长度 sepal length (cm) 、花萼宽度 sepal width (cm) 
花瓣长度 petal length (cm) 、花瓣宽度 petal width (cm) 

      目   标      

我们希望通过采集的数据，
训练一个决策树模型，
之后应用该模型，
可以根据花萼长度、花萼宽度、花瓣长度 预测 花瓣宽度。

   02. 流程与代码   

     (一) 流 程     

1. 建立决策树模型                  
2. 用数据训练决策树模型       
3. 用训练好的决策树模型预测

      (二) 代码    

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn import tree
import pandas as pd


#----------------数据准备----------------------------
iris = load_iris()                          # 加载数据
x = iris.data[:,0:3]
y =  iris.data[:,3]
feature_names = iris['feature_names'][0:3]
target_name = iris['feature_names'][3]
#---------------模型训练----------------------------------
clf = tree.DecisionTreeRegressor()         # sk-learn的决策树模型
clf = clf.fit(x, y)       # 用数据训练树模型构建()
r = tree.export_text(clf, feature_names=feature_names)


#---------------模型预测结果------------------------
text_x = x[[0,1,50,51,100,101], :]
test_y = y[[0,1,50,51,100,101]]
pred_target = clf.predict(text_x)              # 预测类别


df = pd.DataFrame()
df["原y"] = test_y
df["预测y"] = pred_target


#---------------打印结果---------------------------
print("\n===模型======")
print(r)
print("\n===预测结果======")
print(df)

运行代码后，输出如下：

===预测结果======
    原y   预测y
0  0.2  0.25
1  0.2  0.20
2  1.4  1.40
3  1.5  1.50
4  2.5  2.50
5  1.9  1.90

以上就是决策树做回归树的最简例子

 End