如何在自定义函数中为DecisionTreeRegressor构造器指定参数名？

你的问题出在没有正确传递动态关键字参数——直接写feature=value时，Python会把feature当作字面量的参数名，而不是你传入的字符串（比如'max_depth'）对应的参数名。要实现动态指定参数名，需要用**字典解包的方式传递关键字参数。

修改后的代码如下：

import numpy as np
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor

# 示例数据，替换成你的真实数据即可
x = np.random.rand(100, 5)
y = np.random.rand(100)

def tryfeatures(feature, value, x, y):
    # 将参数名和值打包为字典，通过**解包传递给构造器
    tree = DecisionTreeRegressor(**{feature: value})
    return tree.fit(x, y)

# 调用示例
tryfeatures('max_depth', 5, x, y)
tryfeatures('min_samples_split', 3, x, y)

这样调用时，**{feature: value}会把字典的键作为参数名、值作为参数值，完全等价于直接写DecisionTreeRegressor(max_depth=5)或DecisionTreeRegressor(min_samples_split=3)。

如果需要同时传递多个参数，可以扩展函数直接接收关键字参数，用法更灵活：

def tryfeatures(x, y, **kwargs):
    tree = DecisionTreeRegressor(**kwargs)
    return tree.fit(x, y)

# 同时传递多个参数的调用示例
tryfeatures(x, y, max_depth=5, min_samples_split=3)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ignacM