你知道如何解释RAE和RSE值吗？我知道COD值越接近1是好兆头。这是否表明提升决策树回归是最好的选择？

回答：

RAE和RSE值越接近0是好兆头……你希望误差尽可能低。有关评估模型的更多信息，请参见这篇文章。从该页面中可以看到：

这里的“误差”一词代表预测值与真实值之间的差异。通常会计算这个差异的绝对值或平方，以捕捉所有实例中误差的总量，因为在某些情况下，预测值与真实值之间的差异可能是负值。误差指标通过平均偏差来衡量回归模型的预测性能，即预测值与真实值之间的偏差。较低的误差值意味着模型在进行预测时更为准确。总体误差指标为0意味着模型完美拟合数据。

是的，根据你当前的结果，提升决策树的表现是最好的。我对你的工作细节了解不够充分，无法判断这是否足够好。实际上，这可能已经足够了。但如果你认为还不够，你还可以调整“提升决策树回归”模块中的输入参数，尝试获得更好的结果。“参数扫描”模块可以通过尝试许多不同的输入参数来帮助你，你可以指定你想要优化的参数（例如你在问题中提到的RAE、RSE或COD）。有关简要描述，请参见这篇文章。希望这对你有帮助。

P.S. 我很高兴你正在研究韦斯特洛的黑碳水平……我敢肯定瑟曦甚至不在乎。