、在二维平面上来观察决策树是怎样拟合一条曲线的。我们用回归树来拟合正弦曲线，并添加一论蜈奈糍些噪声来 观察回归树的表现
工具/原料
开发工具Jupyter
方法/步骤
1、首先运行魔法命令，准备展示开发环境和第三包信息。如图示：
2、输入命令打印相关信息。如图示：
3、执行命令后。打印信息如图示：
4、开始进入正题。
5、导入相关模块，如图示：
6、用numpy模块生成正弦函数的训练数据。
7、方法如图示：
8、训练集数据生成好后，接下来生成回归树模型所需的测试集数据。
9、测试集生成如图示：
10、生成后，可以查看生成数据的相关信息.
11、正弦函数横坐标X的数据形状，如图示：
12、正弦函数横坐标X的部分数据，如图示：
13、正弦函数y的数据形状，如图示：
14、正弦函数y的部分数据，如图示：
15、正弦函数测试集数据的形状如图示：
16、测试集的部分数据如图示：
17、数据准备好后，进行下一步。
18、创建回归数模型。
19、由于需要两个模型做对比，因此实例化两个回归树实例。如图示：
20、接下来导入训练集数据，训练回归树模型。如图示：
21、模型训练完毕后，导入测试集数据，获取测试结果。如图示：
22、采集测试集在模型下的分类结果的得到是一组数据，为了方便观察，用matplotlib绘制为图像。
23、绘制图像代码如图示：
24、回归树拟合正弦曲的结果如图示：
25、从图中可以看出回归树的最大深度为2时，更加拟合正弦曲线。