from sklearn.base import clone，如何使用 clone

使用 `clone` 可以创建一个估计器的克隆版本，克隆版本的参数和属性与原始估计器相同，但是它是一个独立的对象，对克隆版本的修改不会影响原始估计器。

下面是一个使用 `clone` 的例子：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.base import clone

# 创建一个线性回归模型
model = LinearRegression()

# 克隆这个模型
model_clone = clone(model)

# 检查克隆模型的参数是否与原始模型相同
print(model.get_params() == model_clone.get_params())  # True

# 修改克隆模型的参数
model_clone.fit_intercept = False

# 检查克隆模型的参数是否改变
print(model.get_params() == model_clone.get_params())  # False

在这个例子中，我们首先创建了一个线性回归模型 `model`，然后使用 `clone` 创建了它的克隆版本 `model_clone`。我们检查了克隆模型的参数是否与原始模型相同，并且改变了克隆模型的一个参数。最后我们再次检查了克隆模型的参数是否发生了改变。