具有大量参数的sklearn的自定义估计器

Question

我正在尝试为sklearn定制一个带有很多参数的估计器。据我所知，我应该这样做：

    class MyEstim(BaseEstimator):

     def __init__(self, param1, param2):
      super().__init__()

     self.param1 = param1
     self.param2 = param2
     ...

但如果我有几十个或几百个参数，我不知道该怎么做。构建参数-有效值列表不是一个问题，但我不明白如何更好地将此列表传递给估计器，以使其在sklearn中工作

像这样的事情对我不起作用：

         def __init__(self, **kwargs):
          super().__init__()
          # init params from kwargs

因为，据我所知，sklearn代码中有一些约定，所以它只能初始化在__init___函数中显式定义的参数