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我正在开发一个使用DecisionTreeRegressor的模型。我使用训练数据构建并拟合了树，并预测了来自更新近数据的结果以确认模型的准确性。如何加入DecisionTreeRegressor预测输出到原始数据
生成并适合树： X = np.matrix（pre_x） Y = np.matrix（pre_y） regr_b = DecisionTreeRegressor（MAX_DEPTH = 4） regr_b.fit（X，Y）
为了预测新的数据： X = np.matrix（pre_test_x） trial_pred = regr_b.predict（X，check_input =真）
trial_pred是预测值的阵列。我需要将它加入到pre_test_x中，以便我可以看到预测与实际发生的情况相匹配的程度。
我曾尝试合并：
all_pred = pre_pre_test_x.merge(predictions, left_index = True, right_index = True)
和
all_pred = pd.merge (pre_pre_test_x, predictions, how='left', left_index=True, right_index=True )
，要么没有结果或在所有现有列追加到数据框的底部，楠列的第二个副本。