定义了一个随机森林网络，如何查看这个model里面的超参的值都是多少呢，比如说max_depth?

定义了一个随机森林网络，如何查看这个model里面的超参的值都是多少呢，比如说max_depth?

model = RandomForestRegressor(n_estimators=16)
model.fit(trainX, trainY)

pre=model.predict(eva_data)
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from math import sqrt
meanSquaredError=mean_squared_error(pre, eva_data_load)
print("MSE:", meanSquaredError)

Pytorch的话
named_parameters(prefix=''， recurse=True)

• prefix：在参数名字前面加上前缀
• recurse：如果为True，产生的参数包括当前模型以及子模型，如果为False，只包含当前模型

print(model.parameters())
print(model.named_parameters())  
两者区别可以看看pytorch的官方文档