Python scikitlearn:无法克隆对象。。。因为构造函数似乎没有设置param

Question

我修改了scikit的BernoulliRBM类，学习使用softmax可见单元组。在这个过程中，我添加了一个额外的Numpy数组visible_config作为类属性，它在构造函数中初始化如下：

self.visible_config = np.cumsum(np.concatenate((np.asarray([0]),
                                visible_config), axis=0))

其中visible_config是作为输入传递给构造函数的Numpy数组。当我直接使用fit()函数来训练模型时，代码运行没有错误。但是，当我使用GridSearchCV结构时，会得到以下错误

Cannot clone object SoftmaxRBM(batch_size=100, learning_rate=0.01, n_components=100, n_iter=100,
  random_state=0, verbose=True, visible_config=[ 0 21 42 63]), as the constructor does not seem to set parameter visible_config

这似乎是类实例与其由sklearn.base.clone创建的副本之间的相等性检查中的问题，因为visible_config没有正确复制。我不知道怎么解决这个问题。文档中说sklearn.base.clone使用deepcopy()，所以visible_config不应该也被复制吗？有人能解释一下我能在这里试什么吗？谢谢！

Answer 1

如果没有看到您的代码，很难准确地判断出什么地方出了问题，但是您违反了这里的scikit-learn-API约定。估计器中的构造函数只应为用户作为参数传递的值设置属性。所有计算都应在fit中进行，如果fit需要存储计算结果，则应在带有尾随下划线（_）的属性中进行。这个约定使得clone和GridSearchCV等元估计器工作。

（*）如果您在主代码库中看到违反此规则的估计器：那将是一个bug，欢迎使用修补程序。