scikit-learn - 无法让 gridSearchCV 为 hmmlearn 估计器工作

Question

我有一个嗯，我可以通过将 fit 函数传递给所有训练序列的“合并”列表以及所有单个序列长度的列表“all_lengths”来进行训练

模型 = hmm.MultinomialHMM(n_components=3).fit(np.atleast_2d(merged).T, all_lengths)

这可行，但我无法使用 sklearn 的 gridsearchCV 确定最佳 n_components，如果我尝试以下操作，它会不断给我错误：

tuned_parameters = [{'n_components': [1,2,3]}]
test = GridSearchCV(hmm.MultinomialHMM(), tuned_parameters, cv=5,)
test.fit(np.atleast_2d(merged).T, all_lengths)

输出

ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [515031, 28923]

515031涉及合并的长度，28923是all_lengths的长度