自定义scikit-learn新奇检测分类器通过check_estimator测试遇阻

首先，你遇到的问题根源在于：check_classifiers_classes()测试是为多类分类器设计的，而你的新奇检测模型本质是二类（正常/异常）的单类检测任务，不符合该测试的预设条件。下面提供两种针对性的解决方案：

方案1：适配scikit-learn的异常检测接口（推荐） #

scikit-learn专门为新奇/异常检测任务提供了OutlierMixin基类，这类模型的设计逻辑就是区分"正常样本"和"异常样本"，完全适配你的场景：

• 让你的自定义分类器继承OutlierMixin和BaseEstimator，而非常规的ClassifierMixin。
• 调整接口细节：
  • fit方法可以只接收正常样本的X（如果训练时没有异常样本），或者接收带标记的y（比如用1表示正常，-1表示异常，这是scikit-learn的惯例）。
  • predict方法返回1（正常）或-1（异常），符合scikit-learn异常检测模型的规范。
• 此时调用check_estimator时，会自动适配异常检测相关的测试用例，不会触发check_classifiers_classes()这类针对多类分类器的测试。

示例代码框架：

from sklearn.base import BaseEstimator, OutlierMixin
from sklearn.utils.validation import check_array

class CustomNoveltyDetector(BaseEstimator, OutlierMixin):
    def fit(self, X, y=None):
        # 处理训练逻辑，比如学习正常样本的分布
        X = check_array(X)
        # 你的训练代码...
        self.classes_ = [1, -1]  # 遵循异常检测的标签惯例
        return self
    
    def predict(self, X):
        X = check_array(X)
        # 你的预测逻辑，返回1（正常）或-1（异常）
        predictions = ...
        return predictions

方案2：跳过特定测试（保留ClassifierMixin时使用） #

如果你因为业务需求必须继承ClassifierMixin（比如要融入分类器流水线），可以在调用check_estimator时显式跳过check_classifiers_classes测试：

from sklearn.utils.estimator_checks import check_estimator

check_estimator(YourCustomClassifier, exclude=["check_classifiers_classes"])

同时需要确保你的分类器满足二类分类器的核心规范：

• 在fit方法中正确设置classes_属性为np.array([0, 1])。
• predict方法仅返回0或1两个标签。
• 如果实现了predict_proba，需返回对应两个类别的概率值。

这种方式虽然能通过测试，但要注意：部分scikit-learn的分类器工具（比如多类交叉验证）可能不会完全适配你的二类新奇检测场景，使用时需要额外留意。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jpmuc