回归决策树的一个内部节点有几个待学习的模型参数？一个叶子节点呢？

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回归决策树的一个内部节点有几个待学习的模型参数？一个叶子节点呢？

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回归决策树的一个内部节点有一个待学习的模型参数，即特征划分的阈值。一个叶子节点没有待学习的模型参数，它只是用于预测目标变量的值。 案例：假设我们有一个简单的决策树模型，其中有一个内部节点和一个叶子节点。内部节点在特征A上进行划分，阈值为2。叶子节点预测目标变量的平均值为5。 代码示例：

from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
# 创建决策树回归模型
tree_model = DecisionTreeRegressor()
# 定义训练数据
X = [[1], [2], [3], [4], [5]]
y = [2, 3, 4, 5, 6]
# 拟合模型
tree_model.fit(X, y)
# 查看内部节点的划分阈值
internal_node_threshold = tree_model.tree_.threshold[0]
print("内部节点的划分阈值：", internal_node_threshold)
# 查看叶子节点预测的目标变量值
leaf_value = tree_model.tree_.value[1][0]
print("叶子节点预测的目标变量值：", leaf_value)

在上面的代码示例中，我们创建了一个简单的决策树回归模型，包含一个内部节点和一个叶子节点。我们通过模型属性 tree_.threshold 和 tree_.value 来获取内部节点的划分阈值和叶子节点的预测目标变量值。