在sklearn中编写自定义转换器，该转换器在.transform中返回估算器的.predict

Question

我们有一个定制的变压器

class EstimatorTransformer(base.BaseEstimator, base.TransformerMixin):

    def __init__(self, estimator):
        self.estimator = estimator

    def fit(self, X, y):
        self = self.estimator.fit(X,y)
        return self

    def transform(self, X):
        return self.estimator.predict(X)

并且有一个断言语句

city_trans = EstimatorTransformer(city_est)
city_trans.fit(features,target)
assert ([r[0] for r in city_trans.transform(data[:5])]
        == city_est.predict(data[:5]))

哪里

city_est是我们可以通过的估计量。 我正在使用city_est = city_est = Ridge(alpha = 1)

但我在self = self.estimator.fit(X,y)遇到错误。 我在这里可能做错了。 我知道fit()返回self 。 我应该如何使这个断言起作用？

Answer 1

您在这一行中分配错误：

self = self.estimator.fit(X,y)

在这里，self是当前的类（EstimatorTransformer），您正在尝试为其分配其他类。

您可以这样写：

def fit(self, X, y):
    self.estimator.fit(X,y)
    return self

它会工作。