mor = MultiOutputRegressor(XGBRegressor(objective='reg:linear')) mor.fit(x_train, y_train)这个代码怎么修改随机森林树的数量

这段代码使用的是XGBoost回归器作为随机森林的弱学习器，并用MultiOutputRegressor对多输出进行了处理，因此，你需要修改XGBoost回归器的n_estimators参数来增加随机森林中树的数量。

具体来说，你可以按照以下步骤增加随机森林中树的数量：

1. 导入XGBRegressor和MultiOutputRegressor类：

from sklearn.multioutput import MultiOutputRegressor
from xgboost import XGBRegressor

2. 创建一个XGBoost回归器对象，设置n_estimators参数：

xgb = XGBRegressor(objective='reg:linear', n_estimators=100)

在这个例子中，我们将n_estimators设置为100，这意味着我们将训练100棵决策树，这个值可以根据问题的需求进行调整。

3. 使用MultiOutputRegressor进行多输出处理：

mor = MultiOutputRegressor(xgb)

4. 训练模型：

mor.fit(x_train, y_train)

需要注意的是，随机森林中树的数量不是越多越好，过多的树可能会导致过拟合，从而降低模型的泛化能力。因此，你需要根据问题的需求来选择适当的树的数量，以达到最好的预测效果。