scikit-learn中继承的意外结果 - python

尝试创建类KNeighborsClassifier的简单修改时，出现意外结果：

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, random_state=0)

class my_Classifier(KNeighborsClassifier):  
  """My Nearest Neighbour classifier"""
  def __init__(self, gamma=0):
    def my_dist(x, y):  # squared distance
      return np.sum((abs(x-y))**gamma)
    KNeighborsClassifier.__init__(self, n_neighbors=1, metric=my_dist)
    self.gamma = gamma
    print(gamma)
  def fit(self, X, y):
    KNeighborsClassifier.fit(self, X, y)
    return self
  def predict(self, X, y=None):
    return KNeighborsClassifier.predict(self, X)
  def score(self, X, y):
    return KNeighborsClassifier.score(self, X, y)

我使度量标准取决于参数gamma> = 0。如果gamma = 2，则仅是平方的欧几里德度量；如果gamma = 0，则这是无用的度量（本质上是常数）。首先，它按预期工作：

knn = my_Classifier(gamma=2)
knn.fit(X_train, y_train)
knn.score(X_test,y_test)

输出是

2
0.9736842105263158

（准确性很好），并且

knn = my_Classifier(gamma=0)
knn.fit(X_train, y_train)
knn.score(X_test,y_test)

输出是

0
0.34210526315789475

（准确性是没有希望的）。我也在打印所用伽玛值。

但是，当我尝试

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
param_grid = {'gamma': [0,2]}
grid_search = GridSearchCV(my_Classifier(), param_grid)
grid_search.fit(X_train, y_train)
grid_search.score(X_test, y_test)

结果是意外的：

0
0
0
0
0
0
0
0
0.34210526315789475

为什么每次都使用值gamma = 0？从未尝试使用gamma = 2（产生更好的结果）。我知道我犯了一些愚蠢的错误，但是看不到哪里。

python参考方案

每次都不使用值gamma = 0！

得到的结果：

0
0
0
0
0
0
0
0
0.34210526315789475

是score

要查看gamma，请使用以下命令：

grid_search.cv_results_ 

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