AdaBoostClassifier.__init__() got an unexpected keyword argument 'base_estimator'

AdaBoostClassifier 是一种集成学习算法，特别是在机器学习库 Scikit-Learn 中常用的一种基于 Boosting 算法的分类器。`__init__()` 函数是一个特殊的方法，它在创建新对象时被调用，用于初始化对象的状态。

提到的 "got an unexpected keyword argument 'base_estimator'" 错误通常表示你在调用 `AdaBoostClassifier` 构造函数时提供了 `base_estimator` 这个键值对，但是这个参数并不是该构造函数的期望参数之一。在 Scikit-Learn 的 AdaBoostClassifier 中，`base_estimator` 参数是用来指定基本的学习器，比如 DecisionTreeClassifier 或者 LogisticRegression，默认会使用 Gini 分割标准的决策树。

正确的用法应该是：

from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
boost_model = AdaBoostClassifier()

如果你确实想自定义基础学习器，应该这样提供：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
boost_model = AdaBoostClassifier(base_estimator=DecisionTreeClassifier())

相关问题

AdaBoostClassifier.__init__() got an unexpected keyword argument 'base_estimator' 如何解决

这个错误提示意味着在使用`sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier`初始化时，你传递了一个名为`base_estimator`的额外关键字参数，但这个参数实际上并不是`AdaBoostClassifier`构造函数所接受的官方参数。在scikit-learn的最新版本中，`base_estimator`是在创建`AdaBoostClassifier`实例时直接作为`estimator`参数传递的，而不是作为一个单独的关键字参数。

以下是正确的用法示例：

from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 定义基础分类器
base_estimator = DecisionTreeClassifier(max_depth=2)

# 初始化AdaBoostClassifier
ada_model = AdaBoostClassifier(estimator=base_estimator, n_estimators=50)

如果你之前使用的版本可能包含旧文档中提到的`base_estimator`关键字，那么更新到最新的scikit-learn版本，或者查阅文档确认正确的参数名，应该可以解决问题。

TypeError: RANSACRegressor.__init__() got an unexpected keyword argument 'base_estimator'

TypeError: RANSACRegressor.__init__() got an unexpected keyword argument 'base_estimator' 这个错误通常发生在你尝试初始化 Scikit-Learn 的随机抽样一致（RANSAC）回归器（RANSACRegressor），但是你传递了一个名为 'base_estimator' 的额外关键字参数，而这个参数在这个版本的RANSACRegressor函数定义中并不存在。

RANSACRegressor默认使用线性回归模型作为基础估计器（base estimator）。如果你想要自定义基础估计器，应该直接传入`BaseEstimator`对象，而不是使用'base_estimator'这个键值对。例如：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
ransac = RANSACRegressor(LinearRegression())

如果出现了'base_estimator'错误，检查一下你的代码，确认是否直接将这个参数名传递给了RANSACRegressor，如果不是该库支持的关键字参数，则需要修正成正确的参数形式。