隨機森林的超參數

在接下來的練習中，你會再次使用先前章節介紹過的 Bike Sharing Demand 資料集。回想一下，你的任務是利用華盛頓特區 Capital Bikeshare 計畫的歷史天氣資料，來預測單車出租的需求。為此，你將要調整隨機森林回歸器的超參數。

我們已使用 sklearn 的預設超參數建立了一個名為 rf 的 RandomForestRegressor。你可以在主控台中檢視 rf 的超參數。

以下哪一個不是 rf 的超參數？