python中使用sklearn-own估计器的网格搜索CV

我试图建立我自己的估计器（回归器），并将其用于插补（KNIMPUTING）。我在使用网格搜索“GridSearchCV”时遇到问题。 你知道有什么问题吗

我的代码：

class KnnImputation(BaseEstimator, RegressorMixin):

    def __init__(self, k=5, distance='euclidean'):
        self.k = k
        self.distance = distance

    def get_params(self, deep=False):
        return {'k': self.k, 'distance': self.distance}

    def set_params(self, **parameters):
        self.k = parameters['k']
        self.distance = parameters['distance']

    def fit(self, X, y):

        self.xTrain = X.values
        self.yTrain = y.values

        return self

    def predict(self, X):
        ........

        return yPred

# scorer:
scorer = make_scorer(mean_squared_error)

kf = KFold(n_splits=10, shuffle=False, random_state=23)
NN = KnnImputation()
gridSearchNN = GridSearchCV(NN, param_grid=params, scoring=scorer, n_jobs=1,
                            cv=kf.split(xTrain, yTrain), verbose=1)
gridSearchNN.fit(X=xTrain, y=yTrain)

我的错误：

....
  File "C:\Users\...........\dataImputation.py", line 85, in knnImputationMethod
    gridSearchNN.fit(X=xTrain, y=yTrain)
  File "C:\Users\.....\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\model_selection\_search.py", line 740, in fit
    self.best_estimator_.fit(X, y, **fit_params)
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'fit'

---

从

sklearn.model\u selection.\u search

中的

sklearn

源代码中，我们在

fit

方法中有以下代码：

if self.refit:
    self.best_estimator_ = clone(base_estimator).set_params(
        **self.best_params_)
    refit_start_time = time.time()
    if y is not None:
        self.best_estimator_.fit(X, y, **fit_params)

这里最重要的一点是：

self.best_estimator_ = clone(base_estimator).set_params(**self.best_params_)

克隆是由

base\u estimator

对象构成的，它只是您的

knimumpution

类。然后对克隆的估计器调用实例方法

set_params（）

。变量

self.best_estimator

然后指向

set_params（）

的返回值

在您提供的代码中，

set_params（）

方法没有

return

语句，因此它返回

None

。因此，调用

self.best\u estimator\uu.fit（）

相当于

None.fit（）

，这显然是行不通的。您需要通过在

set_params（）

函数中返回

self

来启用方法链接

有关守则如下：

def set_params(self, **parameters):
    self.k = parameters['k']
    self.distance = parameters['distance']
    return self

TL；医生：

---

您需要通过返回

self

在

set_params

中启用方法链接。您正在问两个完全不同的问题。请编辑您的问题，将焦点放在单个技术问题上。@gmds我更改了标题，但这仍然是一个问题，所以这是一个问题。。您的问题是为什么会出现此错误，还是为什么会出现“超过60次”的打印消息？@gmds的问题是“为什么我会出现此错误？”