#概要

sklearnを使ってる時、下記のようにBagging等のアンサンブルをしてる時に

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import BaggingClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
import numpy as np

#X 何かのデータ
#Y 何かのラベル
Train_X,Test_X,Train_Y,Test_Y=train_test_split(X,Y,train_size=0.8,shuffle=True)

B_dtree_clf = BaggingClassifier(base_estimator=DecisionTreeClassifier,n_jobs=12)
B_dtree_clf.fit(Train_X,Train_Y)

これを実行すると
it does not seem to be a scikit-learn estimator as it does not implement a 'get_params' methods

が出るときがある。どういうこと？って思うが、単純な話だった。以下のコードが正解

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import BaggingClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
import numpy as np

#X 何かのデータ
#Y 何かのラベル
Train_X,Test_X,Train_Y,Test_Y=train_test_split(X,Y,train_size=0.8,shuffle=True)

B_dtree_clf = BaggingClassifier(base_estimator=DecisionTreeClassifier(),n_jobs=12)
B_dtree_clf.fit(Train_X,Train_Y)

間違い探しです。どこが違うでしょうか。

...答えは()が足りなかっただけです。本当にありがとうございました(

#元々どういうエラー？

TensorFlowとかで作ったモデルをアンサンブルしたい時とかに、必要な機能が足りてないという意味のエラーっぽい
自作モデルをSklearnでアンサンブルする作り方はこちらのブログを参考にどうぞ。
（自分も記事書くかも）