scikit-learn是一个广泛使用的机器学习库，常常被用来实现各种分类、聚类、回归等机器学习模型。在使用过程中，我们有可能会遇到”ValueError: Estimator fit failed. The score on this train-test partition for these parameters will be set to nan. Details: {details}”这个报错。这个报错通常是由于机器学习模型训练时出现了一些错误导致的。
其中，”details”参数的值会告诉我们具体的错误详情，我们可以根据这些错误信息来找到解决办法。
首先，我们需要排查错误的原因。一般来说，这个报错可能有以下几个方面的原因：
1.数据异常：在训练集或者测试集中出现了异常数据，导致模型无法适应数据。
解决办法：使用数据预处理技术，如缺失值处理、异常值处理等，对数据进行清洗和预处理。
2.参数调整不当：在模型参数调整时，参数值设定不当，导致模型无法适应数据。
解决办法：重新调整模型参数，建议使用网格搜索等技术优化参数选择过程。
3.算法选择不当：选择的算法不适用与当前的数据集导致模型无法适应数据。
解决办法：重新选择算法，建议使用多种算法进行交叉验证并比较不同算法的性能。
最后，我们需要注意的是，当遇到这个报错时，一定不要忽略它。及时排查错误原因，找到解决办法，会对我们的机器学习工作非常有帮助。