Python3中StackingClassifier的estimators参数报错应如何处理？

参数不匹配问题 #

• 该报错本质是你调用的StackingClassifier类的初始化参数和你传入的参数名不匹配，有两种常见触发场景：
  1. 导入的是mlxtend.classifier库下的StackingClassifier，该实现的基学习器参数名为classifiers而非estimators，最终模型参数名为meta_classifier而非final_estimator，参数名不对应就会抛出该异常
  2. 导入的是scikit-learn库下的StackingClassifier，但scikit-learn版本低于0.22，官方StackingClassifier是0.22版本才正式加入稳定API的，旧版本的实验性实现参数命名和当前标准不同

场景1：使用mlxtend的StackingClassifier #

直接修改参数名即可，修改后的代码如下：

StackingClassifier(classifiers=base_learners, meta_classifier=LogisticRegression())

场景2：使用scikit-learn官方的StackingClassifier #

首先升级scikit-learn到0.22及以上版本，执行命令：

pip install --upgrade scikit-learn

升级完成后从正确路径导入类，你的原有代码即可正常运行：

from sklearn.ensemble import StackingClassifier
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

StackingClassifier(estimators=base_learners, final_estimator=LogisticRegression())

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Eyinlojuoluwa