如何在scikit-learn估计器中添加sample_weight？

Question

我最近开发了一个scikit-learn估计器（一个分类器），现在我想在其中加入 sample_weight 到估计器上。原因是我可以对估计器进行升压（即Adaboost）（因为Adaboost需要用到 sample_weight 在估计器中出现）。)

我看了几个不同的 scikit-learn 估计器，比如线性回归、逻辑回归和 SVM，但它们似乎都有不同的方式来添加到 sample_weight 到他们的估计器中，我不是很清楚。

线性回归。https:/github.comscikit-learnscikit-learnblob95d4f0841sklearnlinear_model_base.py#L375。

Logistic回归。https：/github.comscikit-learnscikit-learnblob95d4f0841sklearnlinear_model_logistic.py#L1459。

SVM。https：/github.comscikit-learnscikit-learnblob95d4f0841d57e8b5f6b2a570312e9d832e69debcsklearnsvm_base.py#L796。

所以我现在很困惑，想知道如何添加 sample_weight 到我的估计器中？在scikit-learn中有没有一个标准的方法来做这件事，或者说它只是取决于估计器？任何模板或任何例子都会非常感激。非常感谢。