mor = MultiOutputRegressor(XGBRegressor(objective='reg:linear')) mor.fit(x_train, y_train)这里面有哪些参数可以修改

在这段代码中，MultiOutputRegressor和XGBRegressor都有一些可修改的参数。

对于MultiOutputRegressor：
- estimator：可以传入其他的回归器模型。
- n_jobs：并行计算的数量。
- verbose：是否输出训练过程中的信息。

对于XGBRegressor：
- objective：损失函数的选择，可以是reg:linear、reg:gamma、reg:tweedie等。
- n_estimators：弱学习器的数量。
- max_depth：树的最大深度。
- learning_rate：学习率。
- subsample：训练每棵树时使用的子样本比例。
- colsample_bytree：训练每棵树时使用的特征比例。
- reg_alpha：L1正则化的权重。
- reg_lambda：L2正则化的权重。

你可以根据自己的需求来修改这些参数，以获得更好的模型性能。