决策树回归中，标签数量与样本数量不匹配。

决策树回归中，标签数量与样本数量不匹配的问题通常是由于标签数量与样本数量不一致导致的。可以通过以下几种方式解决这个问题：

1. 检查数据集的标签数量和样本数量是否一致。确保每个样本都有对应的标签。

2. 如果标签数量较少，可以考虑删除一些样本，使得标签数量与样本数量一致。

3. 如果标签数量较多，可以考虑使用聚类算法将标签进行合并，从而减少标签数量。

以下是一个示例代码，演示如何处理标签数量与样本数量不匹配的问题：

from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor

# 样本数据
X = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
# 对应的标签
y = [10, 20]

# 创建决策树回归模型
model = DecisionTreeRegressor()

# 如果标签数量与样本数量不匹配，可以进行处理
if len(X) != len(y):
    # 删除多余的样本
    if len(X) > len(y):
        X = X[:len(y)]
    # 将标签进行合并
    else:
        y = y[:len(X)]

# 拟合模型
model.fit(X, y)

在这个示例中，首先检查了标签数量和样本数量是否一致。如果不一致，通过删除多余的样本或者合并标签来使它们一致。然后，使用处理后的样本和标签拟合决策树回归模型。