__init__() got an unexpected keyword argument 'base_estimator'

错误提示 "__init__() got an unexpected keyword argument 'base_estimator'" 表示你在初始化某个类（可能是自定义的或者是库函数）的时候，尝试传递了一个名为 `base_estimator` 的额外关键字参数，但这并不是这个类或构造函数所期望或接受的参数。

在Python中，`__init__()` 是类的一个特殊方法，用于初始化新创建的对象实例。如果函数定义中并没有明确指定 `base_estimator` 这个参数，那么当你提供这个参数时，就会引发此类错误。

为了修正这个问题，你需要确认两个方面：
1. 检查类文档或源码，确认 `base_estimator` 是否是该类的有效参数，如果不是，就移除它。
2. 如果 `base_estimator` 确实是一个需要的参数，确保是在正确的位置和正确的语法下传递，例如，如果是scikit-learn的BaggingClassifier，通常应作为参数传入`BaseEstimator`对象。

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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())

BaggingClassifier.__init__() got an unexpected keyword argument 'base_estimator'怎么修改

`BaggingClassifier.__init__() got an unexpected keyword argument 'base_estimator'` 这个错误通常发生在尝试初始化 scikit-learn 的 `BaggingClassifier` 类的时候，该类在早期版本的 API 中可能期望的参数名已经更改或者新增了其他规范。

这个错误提示说明你传递了一个名为 'base_estimator' 的关键字参数，但这个参数可能不是当前版本所接受的。`BaggingClassifier` 的构造函数应该不需要额外的 'base_estimator' 参数，因为在 scikit-learn 中，`base_estimator` 是通过 `set_params()` 方法或者在类实例化时作为 `base_estimator` 参数传入的，而不是直接给 `__init__()` 函数。

如果你想要使用随机森林 (`RandomForestClassifier`) 等作为基础分类器 (base estimator)，你应该这样设置：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
bagging_clf = BaggingClassifier(
    base_estimator=RandomForestClassifier(),
    n_estimators=100,  # 其他参数如你所需
)

或者：

bagging_clf = BaggingClassifier()
bagging_clf.set_params(base_estimator=RandomForestClassifier())