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我需要修复 scikit-learn 估计器的参数值。我仍然需要能够更改估算器的所有其他参数，并在 scikit-learn 工具（例如 Pipelines 和 GridSearchCV）中使用估算器。

我试图定义一个继承自 scikit-learn 估计器的新类。例如，在这里我试图创建一个修复n_estimators=5RandomForestClassifier 的新类。

class FiveTreesClassifier(RandomForestClassifier):
    def __init__(self, **kwargs):
        super().__init__(**kwargs)
        self.n_estimators = 5


fivetrees = FiveTreesClassifier()
randomforest = RandomForestClassifier(n_estimators=5)

# This passes.
assert fivetrees.n_estimators == randomforest.n_estimators
# This fails: the params of fivetrees is an empty dict.
assert fivetrees.get_params() == randomforest.get_params()

不可靠的事实get_params()意味着我不能在 Pipelines 和 GridSearchCV 中使用新的估计器（如此处所述）。

我正在使用 scikit-learn 0.24.2，但我认为它实际上与新版本相同。

我更喜欢让我在修复超参数值的同时定义一个新类的答案。我也会接受使用其他技术的答案。我也将感谢我为什么应该/不应该这样做的详尽解释！

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您可以使用functools.partial

NewEstimator = partial(RandomForestClassifier, n_estimators=5)
new_estimator = NewEstimator()
于 2021-11-24T23:49:10.890 回答