应用RandomForestRegressor函数构建并跑通模型后，如何输出该随机森林模型所用的决策树数量和特征总数

在Python中，使用sklearn库的RandomForestRegressor构建随机森林模型后，你可以通过访问`randomforestregressor`对象的一些属性来获取所需的元信息。以下是步骤：

1. 首先，确保已经导入了必要的库：

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
import pandas as pd

2. 构建模型并训练数据：

# 假设X_train和y_train是你的训练数据
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100)  # n_estimators决定了决策树的数量
model.fit(X_train, y_train)

这里，`n_estimators=100`表示有100棵决策树。

3. 要查看决策树的数量（即estimators的数量），可以使用`n_estimators`属性：

num_trees = model.n_estimators
print(f"随机森林中使用的决策树数量: {num_trees}")

4. 对于特征总数（假设是从数据集的形状得出），如果你的数据集是一个pandas DataFrame，可以这样做：

if isinstance(X_train, pd.DataFrame):
    feature_count = X_train.shape[1]
else:
    feature_count = len(X_train[0])  # 如果X_train是numpy数组或其他列表形式

print(f"模型使用的特征总数: {feature_count}")

这将输出每个特征的数目。