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python - 为什么 ColumnTransformer 在运行时不采用转换器参数？

问题描述

我正在尝试使用参数定义自定义转换器，并在 sklearn.compose.ColumnTransformer 中使用它们。我不明白为什么在 ColumnTransformer 上运行 fit_transform() 时没有考虑到我的自定义转换器参数。

下面的脚本显示了我面临的问题的一个过于简单的示例。脚本的控制台输出为：

TRUE
FALSE
------
FALSE
FALSE

当我调用 fit_transform 时，为什么两个 BlankTransformer 都使用默认值初始化？

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin


class BlankTransformer(BaseEstimator, TransformerMixin):
    def __init__(self, test_bool=False):
        if(test_bool):
            print("TRUE")
        else:
            print("FALSE")

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

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


df = pd.DataFrame(np.array([[1, 2, 3, 4], [4, 5, 6, 7], [7, 8, 9, 10]]), 
                            columns=['a', 'b', 'c', 'd'])

column_transformer = ColumnTransformer(
      [('true', BlankTransformer(True), ['a', 'b']),
       ('false', BlankTransformer(False), ['c', 'd'])],
    remainder='passthrough')

print("------")

df = column_transformer.fit_transform(df)

标签： pythonscikit-learn

解决方案

您在步骤中缺少test_bool布尔值的分配。完成此操作后，您将从 print 语句中获得预期的结果：self__ init__

def __init__(self, test_bool=False):
    self.test_bool = test_bool
    if self.test_bool:
        print("TRUE")
    else:
        print("FALSE")

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