使用*参数从sklearn生成子类的正确方法

Question

我试图从sklearn.svm.LinearSVC中创建子类，并注意到签名中的*参数。我不确定这个*是否指**kwargs或*args或其他什么。我正在尝试将init函数子类化，如下所示。在这个场景中，我将在init函数中添加一个额外的参数new_string_in_subclass。 从sklearn.svm导入LinearSVC

class LinearSVCSub(LinearSVC):
    def __init__(self, penalty='l2', loss='squared_hinge', *, dual=True, tol=0.0001, C=1.0, multi_class='ovr',
                 fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_weight=None, verbose=0, random_state=None,
                 max_iter=1000, sampler: new_string_in_subclass=None):

        super(LinearSVCSub, self).__init__(penalty=penalty, loss=loss, *, dual=dual, tol=tol,
                                            C=C, multi_class=multi_class, fit_intercept=fit_intercept,
                                                  intercept_scaling=intercept_scaling, class_weight=class_weight,
                                                  verbose=verbose, random_state=random_state, max_iter=max_iter)

        self.new_string_in_subclass = new_string_in_subclass

如果我想维护LinearSVC类的其他方法的功能，我是否需要将*参数传递给超类的__init__函数？如果是这样，我该怎么做？现在我得到一个SyntaxError如下：

super（LinearSVCSub，self）。init（惩罚=惩罚，损失=损失，*，双=双，tol=tol， ^ SyntaxError:无效语法

Answer 1

*只出现在方法的定义中，而不出现在对该方法的调用中。*表示它后面的所有参数只能按名称提供，不能按位置提供。只要在调用super时不使用它，您就会没事了

Answer 2

星号用于分隔仅用于关键字的参数：Bare asterisk in function arguments?在实例化sklearn类时，应该跳过它