He encontrado un conjunto de los mejores hiperparámetros para mi estimador KNN con el CV de Grid Search:

>>> knn_gridsearch_model.best_params_
{'algorithm': 'auto', 'metric': 'manhattan', 'n_neighbors': 3}

Hasta aquí todo bien. Quiero entrenar mi estimador final con estos nuevos parámetros encontrados. ¿Hay alguna forma de alimentar el dict hiperparámetro anterior directamente? Intenté esto:

>>> new_knn_model = KNeighborsClassifier(knn_gridsearch_model.best_params_)

pero en cambio el resultado esperadonew_knn_model solo obtuve el dict completo como el primer parámetro del modelo y dejé los restantes como predeterminados:

>>> knn_model
KNeighborsClassifier(algorithm='auto', leaf_size=30, metric='minkowski',
           metric_params=None, n_jobs=1,
           n_neighbors={'n_neighbors': 3, 'metric': 'manhattan', 'algorithm': 'auto'},
           p=2, weights='uniform')

Decepcionante de hecho.