sklearn の GridSearchCV、learning_curve などに、基本推定量を複製する代わりにディープコピーさせるにはどうすればよいですか?
もう少し情報：
私のカスタム分類器は、初期化中にパラメーターとして適合基本推定器を取ります。フィッティング中に、基本推定量を使用してより迅速に学習します (ドメイン適応のコンテキストで)。たとえば、GridSearchCV() を使用して分類子のパラメーターを調整すると、分類子は構成ごとに内部的に clone() されます。ただし、 clone() は、パラメーターを複製するだけなので (適合変数は複製しない)、事前適合ベース推定量を保持しません。
よくわかりませんが、これは次のことに多少関連していると思います。
- https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/issues/6451そしておそらく
- https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/issues/1626
sklearn が解決策を提供しない場合、当面の間、それを回避するためのアイデアはありますか?