fit_params 不适用于 XGBoost 和 Scikit-learn MultiOutput

Question

我想使用MultiOutputRegressorscikit-learn 在多输出回归问题上训练 XGB。但是我不能将fit_params字典传递给 a 的.fit方法MultiOutputRegressor。貌似不认识里面的参数。。。我收到此错误：from sklearn.multioutput import MultiOutputRegressorfrom xgboost.sklearn import XGBRegressorXGB = XGBRegressor(n_jobs=1, max_depth=10, n_estimators=100, learning_rate=0.2)  fit_params = {'early_stopping_rounds':5,                'eval_set':[(X_holdout,Y_holdout)],                'eval_metric':'mae',                'verbose':False}multi = MultiOutputRegressor(XGB, n_jobs=-1)    multi.fit(X_train,Y_train,**fit_params) Traceback (most recent call last):  File "<ipython-input-16-e245db56e1be>", line 9, in <module>    multi.fit(X_train,Y_train,**fit_params)TypeError: fit() got an unexpected keyword argument 'early_stopping_rounds'奇怪的是它与RandomizedSearchCVfrom sklearn.model_selection import RandomizedSearchCVXGB_cv = RandomizedSearchCV(XGB, params, cv=5, n_jobs=-1, verbose=1, n_iter=1000, scoring='neg_mean_absolute_error')  XGB_cv.fit(X_train, Y_train,**fit_params)  

Answer 1

看来您已经安装了 scikit-learn 包版本，其中未为 MultiOutputRegressor 实现 fit 方法的 **fit_params 参数。您可以使用以下命令检查已安装包的版本：

import sklearn
print(sklearn.__version__)

将 scikit-learn 包升级到版本 0.23.1 后，您可以在 MultiOutputRegressor 对象的 fit 方法中使用 **fit_params。您可以使用以下方式升级它：

pip install --upgrade scikit-learn