在sklearn中通过决策树回归获得预测置信度

在sklearn中，通过决策树回归可以获得预测置信度。决策树回归是一种基于决策树的回归算法，用于预测连续型变量的值。

决策树回归的优势在于：

1. 解释性强：决策树模型可以生成可视化的决策树图，直观地展示特征的重要性和决策过程。
2. 鲁棒性好：对于数据中的噪声和异常值具有较好的鲁棒性。
3. 可处理多特征：决策树回归可以处理多个特征，并能够自动选择最重要的特征进行划分。

决策树回归的应用场景包括但不限于：

1. 预测房价：通过历史数据中的特征（如房屋面积、地理位置等）来预测房价。
2. 销售预测：根据产品的特征（如价格、广告投入等）来预测销售额。
3. 股票预测：通过历史股票数据中的特征（如交易量、市盈率等）来预测股票价格。

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