scikit-learn报”ValueError: Classifier should be a subclass of BaseClassifier, but got {classifier}. “的原因以及解决办法

问题描述

在使用 scikit-learn 进行机器学习时，如果出现以下报错信息：

ValueError: Classifier should be a subclass of BaseClassifier, but got {classifier}.

这意味着你尝试将一个非分类器（非 BaseClassifier 的子类）作为分类器传递给某个函数，导致出错。

原因分析

scikit-learn 中的分类器都是 BaseClassifier 的子类，因此在使用这些分类器时，也必须使用这个基类的子类。 如果你自己写了一个分类器，并且没有将其定义为 BaseClassifier 的子类，则会因为不满足要求而导致报错。

解决办法

解决这个问题的方法很简单，只要将分类器定义为 BaseClassifier 的子类即可。

示例代码：

from sklearn.base import BaseEstimator, ClassifierMixin

class MyClassifier(BaseEstimator, ClassifierMixin):
    def __init__(self, parameter1=1, parameter2=2):
        self.parameter1 = parameter1
        self.parameter2 = parameter2
        ...

    def fit(self, X, y=None):
        ...
        return self

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

在上面的示例代码中，我们定义了一个名为 MyClassifier 的分类器，并将其定义为 BaseEstimator 和 ClassifierMixin 的子类。这样一来，就可以在 scikit-learn 中使用这个分类器了。

参考资料

• https://scikit-learn.org/stable/developers/develop.html#rolling-your-own-estimator
• https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/issues/20048