《表3 3种模型的训练集误差及拟合评价参数》

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《基于回归分析的乘客平均延误时间模型研究》

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通过对上述3种模型的训练集误差及拟合评价参数（表3）比较可知，采用决策树回归模型的误差最小。通过其训练集拟合结果比较可知，线性回归和多项式回归对发车间隔在250 s以下的预测比较准确，但仍有一定误差，而采用决策树回归模型的训练集预测值与真实值基本一致。可见，决策树回归的训练集预测效果最好。