#dataframe #machine-learning #error-handling #pipeline #simpletransformers
Вопрос:
В конце концов, я пытаюсь запустить свой конвейер, но я продолжаю сталкиваться с ошибкой «объект numpy.ndarray» не имеет атрибута «подходит», и я не могу понять, почему. Ниже приведен код трансформатора, конвейера и фреймов данных. Любой совет приветствуется:
import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.read_csv("CustomTransformerData.csv")
data
from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin
#column index
x1_ix, x2_ix, x3_ix, x4_ix, x5_ix = 0,1,2,3,4
class Assignment4Transformer(BaseEstimator, TransformerMixin):
def __init__(self, add_x6 = True, y = None):
self.add_x6 = add_x6
def fit(self, data, y=None):
return self
def transform(self, data):
if self.add_x6:
y=[]
x4 = (x1_ix**3) / (x5_ix)
y.append(x4)
x1 = (x1_ix**3) / (x5_ix)
y.append(x1)
x2 = (x1_ix**3) / (x5_ix)
y.append(x2)
x3 = (x1_ix**3) / (x5_ix)
y.append(x3)
x5 = (x1_ix**3) / (x5_ix)
y.append(x5)
x6 = (x1_ix**3) / (x5_ix)
y.append(x6)
return y
attr_adder = Assignment4Transformer(add_x6 = True)
assignment4_extra_attribs = attr_adder.transform(data)
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
num_pipeline=Pipeline([
('imputer',SimpleImputer(strategy="mean")),
('attribs_adder', Assignment4Transformer),
('std_scaler', StandardScaler())
])
data_num = data.drop("x3", axis = 1)
data_cat = data.drop(["x1", "x2", "x4", "x5"], axis = 1)
data_num_transformed = num_pipeline.fit_transform(data_num)
Output of last line:
error 'numpy.ndarray' object has no attribute 'fit
Ответ №1:
В 4 — й строке присутствует дополнительная переменная данных. Вы снимаете его и проверяете. Кроме того, оператор return для функции преобразования должен соответствовать отступу предыдущей строки
y.append(x6)
Проверьте эти два пункта и поделитесь результатами.