在` `sklearn`‘分类器内调用`scipy.optimize.minimize`会使其在并行作业中中断

在sklearn分类器内调用scipy.optimize.minimize会使其在并行作业中中断的原因是scipy.optimize.minimize函数在执行过程中会使用多线程进行并行计算，而sklearn分类器默认使用的是单线程运行。当scipy.optimize.minimize函数被调用时，它会尝试使用所有可用的CPU核心来加速计算，但由于sklearn分类器是单线程运行的，这就导致了并行计算的中断。

为了解决这个问题，可以通过设置n_jobs参数来指定sklearn分类器的并行计算方式。n_jobs参数控制着sklearn分类器的并行计算数量，可以设置为正整数来指定使用的CPU核心数量，或者设置为-1来使用所有可用的CPU核心。通过将n_jobs参数设置为大于1的值，可以使sklearn分类器能够与scipy.optimize.minimize函数并行运行，从而避免中断的问题。

以下是一个示例代码，展示了如何在sklearn分类器内调用scipy.optimize.minimize并设置n_jobs参数：

from sklearn.svm import SVC
from scipy.optimize import minimize

# 创建一个SVM分类器
classifier = SVC()

# 设置n_jobs参数为2，表示使用2个CPU核心进行并行计算
classifier.n_jobs = 2

# 定义目标函数
def objective_function(x):
    # 在这里定义目标函数的计算逻辑
    pass

# 调用scipy.optimize.minimize函数
result = minimize(objective_function, initial_guess)

在上述示例中，我们创建了一个SVC（支持向量机）分类器，并将n_jobs参数设置为2，表示使用2个CPU核心进行并行计算。然后，我们定义了一个目标函数objective_function，并通过调用scipy.optimize.minimize函数来执行优化过程。

需要注意的是，具体的优化过程和目标函数的实现需要根据具体的问题进行定义，上述代码仅为示例。另外，关于scipy.optimize.minimize函数的更多详细信息和用法可以参考官方文档。