我有一個管道，我想執行預處理和特征工程步驟，但我無法使用，fit_transform()因為RandomForestClassifier()沒有這樣的方法。
我試過使用_fit()管道的方法（因為這是該fit()方法使用的方法），但這在我的轉換器中給了我 KeyError 。
這是下面的管道：
# pipeline transformations
_pipe = Pipeline(
[
(
"most_frequent_imputer",
MostFrequentImputer(features=config.model_config.impute_most_freq_cols),
),
(
"aggregate_high_cardinality_features",
AggregateCategorical(features=config.model_config.high_cardinality_cats),
),
(
"get_categorical_codes",
CategoryConverter(features=config.model_config.convert_to_category_codes),
),
(
"mean_imputer",
MeanImputer(features=config.model_config.continuous_features),
),
(
"random_forest",
RandomForestClassifier(n_estimators=100, n_jobs=-1, random_state=25),
),
]
)
uj5u.com熱心網友回復：
您可以執行以下操作：
_pipe[:-1].fit_transform(X)
這將基本上選擇除最后一個步驟之外的所有步驟，以便您可以執行fit_transform()。重要的是要注意預處理步驟將被擬合。
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