# 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。