Python 如何在类之间传递属性（克隆问题）

我有以下代码可以正常工作：

class Classifiers(object):
    """Multiple classifiers"""

    class SVM():
        """
        SVM Classifier Object.
        This is binary classifier
        """
        @staticmethod
        def classifier(X, y):
            from sklearn import svm
            classifier = svm.SVC(kernel='linear', probability=True)
            return(X,y,classifier)


class FeatureSelection(object):
    def select_RFECV(self, X, y, clf):
        """
        Feature ranking with recursive feature elimination 
        and cross-validated
        """
        from sklearn.feature_selection import RFECV
        from sklearn.svm import SVC
        estimator = SVC(kernel="linear", probability=True)


        # Below retrieving Clf failed
        #estimator = clf

        # Code below is ok
        selector = RFECV(estimator, step=1, cv=5)
        selector = selector.fit(X, y)
        print selector.support_
        return


def main():
    # call estimator
    svm = Classifiers.SVM()

    # Create dataset
    from sklearn import datasets
    X, y = datasets.make_classification(n_samples = 100, n_features =20, n_classes=2)

    # Feature selection 
    FS = FeatureSelection()
    sel = FS.select_RFECV(X,y,svm)

if __name__ == '__main__':
    main()

它产生如下输出：

[False  True False False False  True False False False False  True  True
 False False  True False False False False  True]

然而，我的问题是这个。属性

在class
FeatureSelection（）中选择\u RFECV
，
从估计器
clf
获取它的一个输入。现在，这个
估计器
实际上与
svm=Classifiers.svm（）
相同

当我注释掉
estimator=SVC（kernel=“linear”，probability=True）
并取消注释
estimator=clf
。我得到了这个错误：

TypeError: Cannot clone object '<__main__.SVM instance at 0x1112f0fc8>' (type <type 'instance'>): it does not seem to be a scikit-learn estimator a it does not implement a 'get_params' methods.

TypeError:无法克隆对象“”（类型）：它似乎不是scikit学习估计器a它未实现“get_params”方法。

如何在类之间正确传递属性？
这里有几个问题：

第一个：

svm = Classifiers.SVM()

从您的代码判断，svm现在只是一个空实例，没有成员。就像做
svm=object（）
一样。由于
classifier
是一个静态方法（我不会判断这个决定，只是将它作为一个输入），而且是唯一的方法，所以不需要实例化这个类。这条线是不需要的

第二个：

sel = FS.select_RFECV(X,y,svm)

此方法需要X、y和clf。它是X，y，和一个空实例。这个方法应该得到什么，这是一个猜测，是：

sel = FS.select_RFECV(*Classifiers.SVM.classifier(X,y))

这将通过分类器方法的输出
（X，y，分类器）
，作为方法的输入

您收到的克隆错误与您的类无关，而是与sklearn需要一个分类器并接收其他内容这一事实有关