定义随机森林回归器 rf = RandomForestRegressor(n_estimators=60,max_depth=100) # 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)怎么修改代码可以查看训练集的表现情况

要查看模型在训练集上的表现情况，可以使用训练集数据计算模型的决定系数（R²）和平均绝对误差（MAE）。具体的修改方法如下：

1. 在训练后使用训练集数据进行预测，得到预测结果：

y_pred_train = mor.predict(x_train)

2. 计算模型的决定系数和平均绝对误差：

from sklearn.metrics import r2_score, mean_absolute_error
r2_train = r2_score(y_train, y_pred_train)
mae_train = mean_absolute_error(y_train, y_pred_train)
print('训练集决定系数：', r2_train)
print('训练集平均绝对误差：', mae_train)

这里使用决定系数和平均绝对误差作为评估指标，决定系数越大，表示模型的拟合效果越好；平均绝对误差越小，表示模型的预测误差越小。

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定义随机森林回归器 rf = RandomForestRegressor(n_estimators=60,max_depth=100) # 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)怎么修改代码可以对决策树进行剪枝

要对随机森林中的决策树进行剪枝，需要在随机森林回归器的定义中设置相应的参数。具体的修改方法如下：

1. 在随机森林回归器中设置 max_depth 参数，控制决策树的最大深度。例如，将最大深度设置为 10：

rf = RandomForestRegressor(n_estimators=60, max_depth=10)

2. 在随机森林回归器中设置 min_samples_split 参数，控制节点分裂的最小样本数。例如，将最小样本数设置为 5：

rf = RandomForestRegressor(n_estimators=60, min_samples_split=5)

3. 在随机森林回归器中设置 min_samples_leaf 参数，控制叶节点的最小样本数。例如，将最小叶节点数设置为 2：

rf = RandomForestRegressor(n_estimators=60, min_samples_leaf=2)

通过调整这些参数，可以控制随机森林中决策树的生长过程，从而达到剪枝的效果。

# 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)中有哪些参数可以修改

在上述代码中，有以下参数可以修改：

1. `n_estimators`: 随机森林中决策树的数量，默认为 100。

2. `max_depth`: 决策树的最大深度，默认为 None，即不限制深度。

3. `min_samples_split`: 内部节点再划分所需的最小样本数，默认为 2。

4. `min_samples_leaf`: 叶子节点最少的样本数，默认为 1。

5. `max_features`: 每个决策树中参与划分的最大特征数，默认为 "auto"，即特征数为总特征数的平方根。

6. `bootstrap`: 是否使用自助法样本构建决策树，默认为 True。

7. `n_jobs`: 并行处理的数量，默认为 None，即使用单个CPU。设为 -1 可以使用所有可用的CPU。

你可以根据实际情况调整这些参数，以提高模型的性能。例如，可以通过增加决策树的数量或增加每个决策树参与划分的特征数来增加模型的复杂度；可以通过限制决策树的最大深度或增加内部节点再划分所需的最小样本数来减小模型的复杂度。