Scikit learn skmultilearn多标签分类中的多个估计量

我想用二进制相关方法进行多标签分类，这需要一个基估计量。我想尝试几种不同的估计器，例如SGD、SVC、决策树等，每种估计器都有合适的参数。 我想也许我应该以某种方式结合管道和/或网格搜索，但我无法找到答案

大概是这样的：

paramgrid = [{
    'estimator':[SVC()],
    'estimator__C': [1, 10, 100, 1000],
    'estimator__gamma': [0.001, 0.0001]
    },
    {
    'estimator': [DecisionTreeClassifier()],
    'estimator__max_depth': [1,2,3,4,5],
    'estimator__max_features': [None, "auto", "sqrt", "log2"]
    }]

但当我谈到这一点时：

grid = GridSearchCV(estimator=BinaryRelevance(classifier=________________), paramgrid)

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我不知道该怎么办。

如果您想尝试不同的估计器，您可能希望定义一个带有参数的自定义估计器类，该参数将告诉您要使用哪个估计器，然后在

GridSearchCV