mor = MultiOutputRegressor(XGBRegressor(objective='reg:squarederror',n_estimators=100,learning_rate=0.05,max_depth=10)) mor.fit(x_train, y_train) pre=mor.predict(x_test)修改代码，使用交叉验证来确定最佳参数组合。

可以使用Scikit-learn库中的GridSearchCV类来实现参数搜索和交叉验证。以下是修改后的代码示例：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from xgboost import XGBRegressor
from sklearn.multioutput import MultiOutputRegressor
from sklearn.metrics import mean_absolute_error

# 定义参数搜索范围
params = {
    'estimator__n_estimators': [100, 200, 300],
    'estimator__learning_rate': [0.05, 0.1, 0.2],
    'estimator__max_depth': [5, 10, 15]
}

# 定义模型
xgb = XGBRegressor(objective='reg:squarederror')
mor = MultiOutputRegressor(xgb)

# 定义GridSearchCV实例
grid_search = GridSearchCV(estimator=mor, param_grid=params, cv=5)

# 训练模型
grid_search.fit(x_train, y_train)

# 获取最佳参数组合
best_params = grid_search.best_params_
print(best_params)

# 使用最佳参数组合重新训练模型
xgb = XGBRegressor(objective='reg:squarederror', **best_params)
mor = MultiOutputRegressor(xgb)
mor.fit(x_train, y_train)

# 预测结果并计算MAE
pre = mor.predict(x_test)
mae = mean_absolute_error(y_test, pre)
print("MAE:", mae)

在上述代码中，我们将参数搜索范围定义为一个字典，并使用GridSearchCV类进行参数搜索和交叉验证。最终，我们可以通过best_params属性获取最佳参数组合，并使用该参数组合重新训练模型。预测结果并计算MAE。