问题描述
我想在 gridsearchcv 中的 scikit-learn pipeline 期间制作一种数据查看器，以查看数据在管道的预处理步骤之后如何变化。我想做一个假的 scikit Transformer 并将其插入管道中，例如：
from sklearn.base import TransformerMixin,BaseEstimator
class Test(TransformerMixin,BaseEstimator):
def __init__(self):
pass
def fit(self,X,y):
return self
def transform(self,X):
.... code for visualizing data....
return X
但是，我还需要可视化标签数据 (y)。对于训练数据，我可以使用 fit(...,y) 方法的参数获取它们，而对于测试数据，我无法访问它们，因为它们仅在 transform(...) 方法中使用。有没有办法将 y 测试数据传递给转换方法或以任何方式恢复它们？或者用另一种方法来获得相同的结果？
解决方法
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