estimator中都有哪些参数

估计量（estimator）在Scikit-learn中是一个模型，训练数据和向量为输入，提供预测作为输出。估计量可以有许多不同的参数，但一般来说，有以下一些重要的参数：

1. n_estimators: 使用的基本估计器的数量。
2. max_features: 最大特征数量，用于每个基本估计器的训练。
3. max_depth: 每个基本估计器可以达到的最大深度，使得基本估计器的复杂度不会太高。
4. min_samples_split: 每个基本估计器需要的最小样本数量才能继续拆分。
5. min_samples_leaf: 每个基本估计器叶子节点需要的最小样本数。
6. bootstrap: 基本估计器是否应该在拆分时使用引导方法。
7. oob_score: 是否计算未使用样本的误差来评估误差，从而能够更好地了解估计量的表现。

相关问题

XGBoost n_estimator参数

n_estimator是XGBoost中的一个超参数，它控制了使用多少个弱分类器（即决策树）来构建最终的强分类器。

具体来说，n_estimator表示要构建的决策树的数量。默认值为100，可以在训练时通过调整该参数来实现更好的拟合和泛化性能。通常，增加n_estimator的值可以提高模型的准确性，但同时也会增加训练时间和内存消耗。

需要注意的是，n_estimator的取值并不是越大越好，因为过大的值可能会导致过拟合和运行时间过长。因此，在实际应用中需要进行适当的调整和平衡。

MultiOutputRegressor() 中的 estimator 参数怎么改成RandomForestRegressor

要将 `MultiOutputRegressor()` 中的 `estimator` 参数改为 `RandomForestRegressor`，可以按照以下方式修改代码：

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.multioutput import MultiOutputRegressor

# 定义随机森林回归器
rf = RandomForestRegressor()

# 定义多输出回归器，将随机森林回归器作为参数传入
mor = MultiOutputRegressor(rf)

# 在训练集上拟合模型
mor.fit(x_train, y_train)

这样就可以使用随机森林回归器作为 `MultiOutputRegressor()` 的参数来构建多输出回归模型。注意，需要在代码开头先导入 `RandomForestRegressor` 模型。