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关于scikit-learn报错”ValueError: Classifier should be a subclass of BaseEstimator and ClassifierMixin”的问题，原因是因为我们在使用scikit-learn中的分类器时没有正确继承BaseEstimator和ClassifierMixin这两个类。

scikit-learn中的许多机器学习算法的实现都是通过继承BaseEstimator和ClassifierMixin两个类实现的。BaseEstimator是一个基类，其中包含了get_params()和set_params()两个方法，能够让我们获取并设置模型的参数。而ClassifierMixin继承了多分类分类器的“_predict()”等方法，加入了score等方法，可以帮助我们计算模型的得分。

因此，在使用scikit-learn中的分类器时，我们需要正确继承BaseEstimator和ClassifierMixin这两个类。

解决这个问题的办法有两个：

1. 使用scikit-learn提供的BaseEstimator和ClassifierMixin这两个类，来构建自己的分类器，然后去继承这两个类。

2. 可以使用从其他类继承来的子类，并重写父类的方法。如果编写的分类器没有正确继承BaseEstimator和ClassifierMixin这两个类，可以通过手动继承这两个类来解决这个问题。

下面是一个例子，展示了如何正确地使用BaseEstimator和ClassifierMixin这两个类。

from sklearn.base import BaseEstimator, ClassifierMixin

class MyClassifier(BaseEstimator, ClassifierMixin):
    def __init__(self, parameter1=1, parameter2=2):
        self.parameter1 = parameter1
        self.parameter2 = parameter2

    def fit(self, X, y=None):
        # 实现你的分类器的逻辑
        return self

    def predict(self, X):
        # 实现预测逻辑，并返回预测结果
        return y_predict

在上面的例子中，我们正确地继承了BaseEstimator和ClassifierMixin这两个类，并实现了自己的分类器。