def train(): # 训练模型 # model = fasttext.train_supervised(out_train_file_name, lr=0.1, dim=300, epoch=30, wordNgrams=2, loss='softmax', minCount=2) # model.save_model("model_milu.bin") params = {'lr': [0.01, 0.05, 0.1], 'dim': [100, 200, 300], 'epoch': [10, 20, 30], 'wordNgrams': [1, 2], 'minCount': [1, 2]} # 定义模型 model = fasttext.train_supervised(out_train_file_name) # 保存模型 # model.save_model("model_milu.bin") # 定义网格搜索对象 grid_search = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=params, cv=5, n_jobs=-1, verbose=2) # 进行网格搜索 grid_search.fit(out_train_file_name)报错 raise TypeError( TypeError: estimator should be an estimator implementing 'fit' method, <fasttext.FastText._FastText object at 0x000001E2A9BAE100> was passed

这个错误是因为 `fasttext.FastText` 对象不是一个实现了 `fit` 方法的估计器（estimator）。`GridSearchCV` 要求传入的 `estimator` 参数必须是一个实现了 `fit` 方法的估计器。您可以尝试使用 `sklearn.pipeline.Pipeline` 将 `fasttext.train_supervised` 转换成一个估计器，从而解决这个问题。例如：

from sklearn.pipeline import Pipeline

pipeline = Pipeline([
    ('fasttext', fasttext.train_supervised),
])

grid_search = GridSearchCV(estimator=pipeline, param_grid=params, cv=5, n_jobs=-1, verbose=2)
grid_search.fit(out_train_file_name)

这里将 `fasttext.train_supervised` 封装在了一个 `Pipeline` 对象里，这样它就成为了一个实现了 `fit` 方法的估计器，就能够被传入 `GridSearchCV` 的 `estimator` 参数中。