我正在试图定义一个量化器,用于sklearn中的Pipeline/GridSearchCV。当如下使用sklearn管道
class Quantizer(base.BaseEstimator, base.TransformerMixin):
def __init__(self):
def transform(X, y=None):
some code
我越来越像
定义方法适合缺少
我缺少的类定义的东西吗?
我正在试图定义一个量化器,用于sklearn中的Pipeline/GridSearchCV。当如下使用sklearn管道
class Quantizer(base.BaseEstimator, base.TransformerMixin):
def __init__(self):
def transform(X, y=None):
some code
我越来越像
定义方法适合缺少
我缺少的类定义的东西吗?
如果你只在您的管道的中间状态转换数据不需要实施拟合方法,所以你只返回self
:
class Quantizer(base.BaseEstimator, base.TransformerMixin):
def __init__(self):
def transform(self, X, y=None):
# some code
def fit(self, X, y=None, **fit_params):
return self
看看here了解更多详情。
我无法确定没有看到整个代码,但它看起来像缺少适合'适合'方法的实现。你在'一些代码'中有这样的方法吗? – Mast 2014-09-12 21:34:34
在我的情况下,fit不会做任何事情。我正在修改基于静态规则的值。 – Bob 2014-09-12 21:48:32
我不是说它必须做任何事情。正如@elyase所言,回归自我就足够了。只要有'fit'的某种定义可用,这在你的代码中似乎是缺少的。 – Mast 2014-09-12 21:50:26