sklearn 管道错误 - fit() 采用 1 个位置参数，但给出了 3 个

Question

尝试运行以下内容：

class N1:
    def __init__(self):
        pass

    def fit(self):
        return self

    def transform(self, X):
        return X.assign(num_1="n1")

X = pd.DataFrame(
    {
        "n1": [1, 2, 3],
        "n2": [3, 4, 4],
        "c1": ["a", "b", "c"],
        "c2": ["x", "y", "z"],
    }
)

num_pipeline = Pipeline(
    [
        ("num_1", N1()),
    ]
)

num_pipeline.fit(X)
# same error with: 
# num_pipeline.fit_transform(X)

给出错误：

TypeError: fit() takes 1 positional argument but 3 were given

不过我真的不明白这是怎么回事，也不知道如何解决。

完整追溯：

    387                 return last_step.fit_transform(Xt, y, **fit_params_last_step)
    388             else:
--> 389                 return last_step.fit(Xt, y,
    390                                      **fit_params_last_step).transform(Xt)
    391 

TypeError: fit() takes 1 positional argument but 3 were given

我希望数据框 X 与添加的列 num_1

一起返回

Answer 1

通常，fit 还需要一个 X 和一个可选的 y 参数，因此 Pipeline 可能会尝试传递这些参数。

也许尝试这样定义它：

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

您可能还想看看 FunctionTransformer。

sklearn 管道错误 - fit() 采用 1 个位置参数，但给出了 3 个

sklearn pipeline error - fit() takes 1 positional argument but 3 were given

python

scikit-learn

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