Question

如果我写的话

class test_class(BaseEstimator, ClassifierMixin):
    def __init__(self, model = LogisticRegression()):
        self.model = model
    # ... #

然后我可以这样做

test = test_class()
test.get_params()

我将LogisticRegression（）的参数作为我的类参数的一部分，格式为＆＃34; model __＆＃34;。这样我就可以使用像GridSearchCV这样的类来轻松访问LogisticRegression的参数。

对于任意数量的模型，有没有办法做到这一点？

我尝试了一些方法，包括使用像这样的** kwargs参数：

class test_class(BaseEstimator, ClassifierMixin):
    def __init__(self, model = LogisticRegression(), **kwargs):
        self.model = model

        for key in kwargs:
            setattr(self, key, kwargs[key])
    # ... #

然后如果我做

test = test_class(model_2 = RandomForestClassifier())
test.get_params()

我和以前一样（尽管将model_2添加为属性）。

我觉得这应该非常简单，但我没有到达任何地方 - 也许我想做的事情甚至没有意义。我的课程的目标是某种模型整体，我可以使用GridSearchCV。

有没有人有任何想法？

编辑：

我想给GridSearchCV提供的参数网格的一个例子是，考虑到第二个例子：

{
    model__C : [1, 10],
    model_2__n_estimators : [10, 100]
}

第一行按预期工作（考虑Pipelines如何与GridSearchCV一起使用），但第二行没有（因为在get_params（）中找不到参数）。

我的合适，预测和得分方法都运行正常，这只是将参数传递给我想传递给我班级的其他模型的问题。

在Sklearn中，如何将任意数量的模型传递给类？

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