Scikit学习：RuntimeError：Scikit学习估计器应始终在其__init __

Question

当我想向sklearn.linear_model.HuberRegressor添加另一种计分方法时出现了问题。为此，我尝试定义另一个继承HuberRegressor的回归器。我的代码如下所示：

class my_linear(HuberRegressor):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super(my_linear, self).__init__(*args, **kwargs)

    def my_score(self):
        pass

linear = my_linear(epsilon = 1.35)
linear.fit(X, y)

拟合后，会引发异常：RuntimeError：scikit-learn估计器应始终在其__init__的签名中指定其参数（无变量）。带有构造函数（自身，* args，** kwargs）的对象不遵循此约定。如果删除超级功能中的“ * args，** kwargs”，则不会发生此错误。

我不知道为什么会发生此错误。您能否解释一下并提供一些可能的解决方案？谢谢！