我无法在 sklearn 管道中“通过”一步

问题描述

我想在我的 scaler 中测试不同的 pipeline，所以我创建了一个 class，它可以将我想要的 scaler（标准、MinMax 等）作为参数。 )

它工作正常。但我想在我的 param_grid 中指定在没有缩放器的情况下进行测试。我在我的管道估算器中添加了“passthrough”，但它不起作用，我收到以下错误：

AttributeError: 'str' 对象没有属性 'set_params'

我知道这可能与我的类的构建有关，但我找不到解决方法。

这是您可以运行以进行测试的代码。

# import dependencies
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import gridsearchcv

from sklearn.preprocessing import StandardScaler,MinMaxScaler,RobustScaler   
from sklearn.datasets import load_breast_cancer

from sklearn.base import BaseEstimator,TransformerMixin

import pandas as pd

class ScalerSelector(BaseEstimator,TransformerMixin):
    
    def __init__(self,scaler=StandardScaler()):
        super().__init__()
        self.scaler = scaler

    def fit(self,X,y=None):
        return self.scaler.fit(X)

    def transform(self,y=None):
        return self.scaler.transform(X)


data = load_breast_cancer()
features = data["data"]
target = data["target"]
data = pd.DataFrame(data['data'],columns=data['feature_names'])
col_names = data.columns.tolist()

# scaler and encoder options
my_scaler = ScalerSelector()

preprocessor = ColumnTransformer(transformers = [('numerical',my_scaler,col_names)
                                                ])

# combine the preprocessor with LogisticRegression() using Pipeline 
full_pipeline = Pipeline(steps = [('preprocessor',preprocessor),('log_reg',LogisticRegression())
                                  ])

# set params combination I want to try
scaler_options = {'preprocessor': ['passthrough'],'preprocessor__numerical__scaler':[StandardScaler(),RobustScaler(),MinMaxScaler()]}
# : ['passthrough',ScalerSelector()]
# initialize gridsearchcv using full_pipeline as final estimator
grid_cv = gridsearchcv(full_pipeline,param_grid = scaler_options)

# fit the data 
grid_cv.fit(data,target)

# best params :
grid_cv.best_params_

解决方法

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