当调用 sklearn Pipeline 对象上的方法时，Python 会引发 AttributeError

Question

问题

我正在

fit_transform()

对象上调用

transform()

和

Pipeline

方法，但每当我尝试这样做时，Python 都会引发 AttributeError 。这是我正在尝试运行的导入内容。 （注意：训练/测试拆分已经完成）

from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.pipeline import Pipeline

pipe = Pipeline([('mean_impute', SimpleImputer()), 
                 ('norm',        StandardScaler()), 
                 ('sklearn_lm',  LinearRegression())])

pipe.fit_transform(x_train, y_train)  #<-- error here

x_transform = pipe.transform(x_test)  #<-- and here if previous line is absent

错误正文如下：

AttributeError: This 'Pipeline' has no attribute 'fit_transform'

出了什么问题？我确信这很简单。

我尝试过的事情：

• 查看了 sci-kit learn 的文档，确认 sklearn 中的 Pipeline 对象存在这些方法
• 检查

  x_train

  和

  y_train

  的大小以确保它们相同，并且它们都有标题
• 重新安装

  sci-kit learn

Answer 1

在这个网站上，它说此方法仅在最终估计器实现 fit_transform 或 fit 和 transform 时才有效。我不知道最终估计器是什么，但这可能是您的问题（我知道这不是很有帮助，但我尝试过）。