如何分配参数以获得每个sklearn回归模型的预测目标值？

在使用sklearn进行回归模型训练时，我们可以通过分配参数来获得每个模型的预测目标值。具体步骤如下：

导入所需的库和模块：

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

准备数据集，将特征数据和目标数据分开：

X = 数据集的特征数据
y = 数据集的目标数据

将数据集划分为训练集和测试集：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

这里将数据集划分为80%的训练集和20%的测试集。

创建回归模型对象：

model1 = LinearRegression()
model2 = DecisionTreeRegressor()
model3 = RandomForestRegressor()

这里创建了三个回归模型对象，分别是线性回归模型、决策树回归模型和随机森林回归模型。

训练模型并进行预测：

model1.fit(X_train, y_train)
y_pred1 = model1.predict(X_test)

model2.fit(X_train, y_train)
y_pred2 = model2.predict(X_test)

model3.fit(X_train, y_train)
y_pred3 = model3.predict(X_test)

分别使用训练集对每个模型进行训练，然后使用测试集进行预测，得到每个模型的预测目标值。

通过以上步骤，我们可以得到每个sklearn回归模型的预测目标值。根据具体的需求和数据特点，选择合适的回归模型进行训练和预测。

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