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Amy 原创整理｜资料核验：2026-11-03
scikit-learn文档说明，RegressorChain把多个回归器按顺序连接：预测后面的目标时，使用原有特征以及前面模型的预测。order=None时，链条顺序跟随目标矩阵Y的列顺序，也可显式指定顺序或使用random。
容易漏读的是cv参数。默认cv=None时，训练链条使用前序目标的真实标签；设置交叉验证方案时，改用交叉验证预测。这个设置影响训练中后续模型看到的附加信息，不能把它理解成只控制最终报告几折分数。
教学示例：若两个目标列依次是A、B，默认链条先建A模型，再让B模型使用额外的A信息；实际预测B时，附加的是模型预测的A。Amy建议：保存目标列名与order，使用独立验证数据比较配置，并按每个目标检查误差。链条能利用目标关系，但不保证一定优于独立训练。
官方来源：
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.multioutput.RegressorChain.html