Random Forest のハイパーパラメータ

次の演習では、前の章で扱った Bike Sharing Demand データセットを再び使用します。首都ワシントンD.C.の Capital Bikeshare プログラムの過去の天気データを用いて、自転車レンタル需要を予測することが課題でしたね。この目的のために、Random Forest 回帰器のハイパーパラメータをチューニングしていきます。

sklearn のデフォルトハイパーパラメータで RandomForestRegressor を rf という名前で用意しています。コンソールで rf のハイパーパラメータを確認できます。

次のうち、rf のハイパーパラメータではないものはどれですか？