我试图弄清楚决策树回归预测是如何生成的。我查阅的文档中没有详细解释这一点。

根据sklearn DecisionTreeRegressor文档中关于predict函数的说明：

对于分类模型，返回X中每个样本的预测类别。对于回归模型，返回基于X的预测值。

那么，预测是基于新X值落入的叶节点输出的简单平均值，还是通过其他方式生成的呢？

回答：

正如sklearn的文档（在最后一段）中所提到的，sklearn使用CART算法。而且这里（幻灯片29）指出，CART只是输出样本落入的叶节点的平均值。