Вот несколько методов, которые можно использовать для реализации регрессора дерева решений на различных языках программирования:

Python (библиотека scikit-learn):

from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
# Create an instance of the regressor
regressor = DecisionTreeRegressor()
# Fit the regressor to the training data
regressor.fit(X_train, y_train)
# Predict using the trained regressor
y_pred = regressor.predict(X_test)

R (библиотека rpart):

library(rpart)
# Create a decision tree regressor
regressor <- rpart(formula = target_variable ~ ., data = training_data)
# Predict using the trained regressor
y_pred <- predict(regressor, newdata = test_data)

Java (библиотека Weka):

import weka.classifiers.trees.J48;
import weka.core.Instances;
// Load the dataset
Instances data = ...;
// Create a decision tree regressor
J48 regressor = new J48();
regressor.buildClassifier(data);
// Predict using the trained regressor
double predictedValue = regressor.classifyInstance(instance);

Эти примеры демонстрируют, как создать регрессор дерева решений на Python, R и Java с использованием популярных библиотек машинного обучения. Не забудьте заменить X_train, y_train, X_test, target_variable, training_data, test_dataи экземплярс вашими фактическими данными.