我已经实现了自己的分类器，现在我想对其进行网格搜索，但出现了以下错误： estimator.fit(X_train, y_train, **fit_params)TypeError: fit() takes 2 positional arguments but 3 were given
我按照这个教程并使用了这个模板，这是由scikit的官方文档提供的。我的类定义如下：
class MyClassifier(BaseEstimator, ClassifierMixin): def __init__(self, lr=0.1): self.lr=lr def fit(self, X, y): # 一些代码 return self def predict(self, X): # 一些代码 return y_pred def get_params(self, deep=True) return {'lr':self.lr} def set_params(self, **parameters): for parameter, value in parameters.items(): setattr(self, parameter, value) return self我尝试通过以下方式进行网格搜索：
params = { 'lr': [0.1, 0.5, 0.7]}gs = GridSearchCV(MyClassifier(), param_grid=params, cv=4)编辑 I
这是我调用的方式： gs.fit([‘hello world’, ‘trying’,’hello world’, ‘trying’, ‘hello world’, ‘trying’, ‘hello world’, ‘trying’], [‘I’, ‘Z’, ‘I’, ‘Z’, ‘I’, ‘Z’, ‘I’, ‘Z’])
结束编辑 I
错误是由_fit_and_score方法在文件python3.5/site-packages/sklearn/model_selection/_validation.py中产生的
它调用了estimator.fit(X_train, y_train, **fit_params)，传入了3个参数，但我的分类器只有两个参数，所以这个错误是有道理的，但我不知道如何解决… 我也尝试在fit方法中添加一些虚拟参数，但没有效果。
编辑 II
完整的错误输出：
Traceback (most recent call last): File "/home/rodrigo/no_version/text_classifier/MyClassifier.py", line 355, in <module> ['I', 'Z', 'I', 'Z', 'I', 'Z', 'I', 'Z']) File "/home/rodrigo/no_version/text_classifier/.env/lib/python3.5/site-packages/sklearn/model_selection/_search.py", line 639, in fit cv.split(X, y, groups))) File "/home/rodrigo/no_version/text_classifier/.env/lib/python3.5/site-packages/sklearn/externals/joblib/parallel.py", line 779, in __call__ while self.dispatch_one_batch(iterator): File "/home/rodrigo/no_version/text_classifier/.env/lib/python3.5/site-packages/sklearn/externals/joblib/parallel.py", line 625, in dispatch_one_batch self._dispatch(tasks) File "/home/rodrigo/no_version/text_classifier/.env/lib/python3.5/site-packages/sklearn/externals/joblib/parallel.py", line 588, in _dispatch job = self._backend.apply_async(batch, callback=cb) File "/home/rodrigo/no_version/text_classifier/.env/lib/python3.5/site-packages/sklearn/externals/joblib/_parallel_backends.py", line 111, in apply_async result = ImmediateResult(func) File "/home/rodrigo/no_version/text_classifier/.env/lib/python3.5/site-packages/sklearn/externals/joblib/_parallel_backends.py", line 332, in __init__ self.results = batch() File "/home/rodrigo/no_version/text_classifier/.env/lib/python3.5/site-packages/sklearn/externals/joblib/parallel.py", line 131, in __call__ return [func(*args, **kwargs) for func, args, kwargs in self.items] File "/home/rodrigo/no_version/text_classifier/.env/lib/python3.5/site-packages/sklearn/externals/joblib/parallel.py", line 131, in <listcomp> return [func(*args, **kwargs) for func, args, kwargs in self.items] File "/home/rodrigo/no_version/text_classifier/.env/lib/python3.5/site-packages/sklearn/model_selection/_validation.py", line 458, in _fit_and_score estimator.fit(X_train, y_train, **fit_params)TypeError: fit() takes 2 positional arguments but 3 were given结束编辑 II
已解决感谢大家，我犯了一个愚蠢的错误：有两个同名的函数（fit），（我为自定义目的实现了另一个带有不同参数的函数，只要我重命名了我的’自定义fit’，它就正常工作了。）
谢谢你们，对不起
回答：
以下代码对我来说是有效的：
class MyClassifier(BaseEstimator, ClassifierMixin): def __init__(self, lr=0.1): self.lr = lr # 一些代码 pass def fit(self, X, y): # 一些代码 pass def predict(self, X): # 一些代码 return X % 3params = { 'lr': [0.1, 0.5, 0.7]}gs = GridSearchCV(MyClassifier(), param_grid=params, cv=4)x = np.arange(30)y = np.concatenate((np.zeros(10), np.ones(10), np.ones(10) * 2))gs.fit(x, y)我能想到的最好的解释是，你在gs.fit方法中传递了除x和y之外的其他东西，或者你的MyClassifier.fit方法缺少了self参数。
fit_params kwargs 只有在你向gs.fit方法传递关键字参数时才会被填充，否则它是一个空字典（{}），并且**fit_params不会抛出参数错误。为了测试这一点，创建你的分类器的一个实例并传递**{}。例如：
clf = MyClassifier()clf.fit(x, y, **{})这不会抛出位置参数错误。
因此，除非向gs.fit传递了某些东西，例如gs.fit(x, y, some_arg=123)，否则我认为你在MyClassifier.fit的定义中缺少了一个位置参数。你包含的错误消息似乎支持这一假设，因为它指出fit() takes 2 positional arguments but 3 were given。如果你定义fit如下，它将接受3个位置参数：
def fit(self, X, y): ...