TypeError：sklearn ignore_warnings 需要类或类元组答案

【问题标题】：TypeError: sklearn ignore_warnings expects class or tuple of classesTypeError：sklearn ignore_warnings 需要类或类元组
【发布时间】：2023-04-07 17:04:01
【问题描述】：

我试图粗略了解几个模型的良好参数，包括带有 RandomizedSearchCV 的 LogisticRegression。由于某些参数组合不兼容，我得到 sklearn FitFailedWarning 即Solver newton-cg supports only 'l2' or 'none' penalties, got l1 penalty。

我想简单地忽略那些特定的警告，我发现这样做的解决方案是使用：

from sklearn.exceptions import FitFailedWarning
from sklearn.utils._testing import ignore_warnings
with ignore_warnings(category=[FitFailedWarning]):
    grid.fit(x_train, y_train)

我的问题是，虽然这对于大多数网格模型（knn、决策树等）都可以正常工作，但 LogisticRegression 网格会失败并出现错误：

TypeError: issubclass() arg 2 must be a class or tuple of classes

在不使用 ignore_warnings 的情况下进行匹配时

lr_grid.fit(x_train, y_train)

是否有另一种正确的方法可以使带有 LogisticRegression 的 RandomizedSearchCV 的 FitFailedWarning 静音？

【问题讨论】：

标签： python scikit-learn warnings logistic-regression

【解决方案1】：

您可以在上下文管理器ignore_warnings 中将默认参数值Warning 保留为参数category，这将静音所有类别警告。

with ignore_warnings():
    grid.fit(x_train, y_train)

或传递一个警告元组。错误是因为您正在传递一个列表，并且它需要一个警告类或带有警告类的元组。

with ignore_warnings(category=(FitFailedWarning, UserWarning)):
    search = grid.fit(X_train, y_train)

【讨论】：

哦，我明白了，谢谢它现在可以使用了！