sktime参数估计器基类扩展：支持y参数的fit方法增强方案

背景与需求分析

在时间序列分析领域，sktime作为重要的Python机器学习库，其参数估计器(parameter estimators)模块为各类时间序列模型提供了基础架构。当前BaseParamFitter基类的设计存在一个限制：fit方法仅接受X参数，不支持y参数的传入。这种设计在某些实际应用场景中会带来不便。

以经典的AR(自回归)模型选择为例，statsmodels的ar_select_order函数需要同时接收X和y参数来实现最佳滞后阶数的选择。当开发者尝试在sktime框架中实现类似功能时，由于基类限制无法完整实现该功能。

技术方案设计

核心修改点

本次增强方案的核心是在BaseParamFitter基类中扩展fit方法，增加y=None作为默认参数。这一看似简单的修改将为框架带来更强大的灵活性：

1. 支持具有明确外生变量的参数估计器，如AR参数估计器
2. 支持处理时间序列对的参数估计器，如pyspi中的成对拟合器

实现细节

为确保修改的完整性和可靠性，需要完成以下技术实现：

1. 输入验证与转换：对y参数实施与X参数相同的输入检查和转换机制，确保数据一致性
2. 能力标签系统：新增能力标签(capability tag)，用于标识估计器是否使用y参数
3. 测试覆盖：编写针对y参数功能的专项测试用例
4. 插件兼容性：确保所有插件式估计器能够正确处理新增的y参数

技术影响评估

这一增强将对sktime生态系统产生多方面影响：

1. API兼容性：由于y参数设为可选且默认None，完全向后兼容现有代码
2. 功能扩展性：为更复杂的时间序列分析场景打开大门
3. 跨库一致性：提升与statsmodels等流行库的接口一致性，降低用户学习成本

最佳实践建议

对于使用增强后BaseParamFitter的开发者，建议遵循以下实践：

1. 对于不需要y参数的估计器，保持fit签名不变
2. 需要使用y参数的估计器，应明确声明相关能力标签
3. 在文档中清晰说明y参数的使用场景和预期格式
4. 为涉及y参数的转换操作提供充分的单元测试

未来展望

此次基础架构增强为sktime带来了更多可能性，未来可考虑：

1. 开发更多利用X/y双输入的参数估计器
2. 完善多变量时间序列分析的支持
3. 优化与深度学习框架的集成接口
4. 增强自动化模型选择功能

这一改动虽然技术上看似简单，但为sktime框架的长期发展奠定了重要基础，使其能够更好地满足复杂时间序列分析场景的需求。