在Scikit-learn中，要实现自定义的估计器，可以创建一个类并继承自BaseEstimator类。然后在类中实现以下方法：
下面是一个简单的自定义估计器示例：
from sklearn.base import BaseEstimator
class MyEstimator(BaseEstimator):
def __init__(self, param1=1, param2='default'):
self.param1 = param1
self.param2 = param2
def fit(self, X, y):
# 训练模型的代码
pass
def predict(self, X):
# 预测数据的代码
pass
def score(self, X, y):
# 评估模型性能的代码
pass
通过实现以上方法，就可以创建一个自定义的估计器。在使用时，可以像使用其他Scikit-learn提供的估计器一样使用它：
my_estimator = MyEstimator(param1=2, param2='custom')
my_estimator.fit(X_train, y_train)
predictions = my_estimator.predict(X_test)
score = my_estimator.score(X_test, y_test)
