在 sklearn 管道中转换估计器的结果答案

【问题标题】：Transform results of estimator in a sklearn pipeline在 sklearn 管道中转换估计器的结果
【发布时间】：2021-03-09 10:25:58
【问题描述】：

我有一个 sklearn 管道，它由一个自定义转换器和 XGBClassifier 组成。作为转换器的最后一步，我想添加的是另一个自定义转换器，它可以转换 XGBClassifier 的结果。

最后一个自定义转换器会将预测的概率排列成等级（5 个百分位数）。

Pipeline([
          ('custom_trsf1', custom_trsf1),
          ('clf', XGBCLassifier()),
          ('custom_trsf2', custom_trsf2)])

问题在于 sklearn 管道要求所有步骤（但最后一步）都应该有一个 fit and transform 方法。我可以用另一种方式解决这个问题，而不是扩展 XGBclassifier 并向其添加转换方法吗？

【问题讨论】：

标签： python scikit-learn pipeline xgboost

【解决方案1】：

从Pipeline实现的源代码来看，用于拟合数据的估计器位于您步骤的最后位置，Pipeline的_final_estimator属性调用Pipeline步骤的最后位置。

@property
def _final_estimator(self):
    estimator = self.steps[-1][1]
    return 'passthrough' if estimator is None else estimator

steps 可能类似于

steps = [('scaler', StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True)),
 ('svc',
  SVC(C=1.0, break_ties=False, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0,
      decision_function_shape='ovr', degree=3, gamma='scale', kernel='rbf',
      max_iter=-1, probability=False, random_state=None, shrinking=True,
      tol=0.001, verbose=False))]

_final_estimator 属性只是被调用，在一个接一个地拟合所有变换之后，以获得要拟合到模型的估计器，详见333 行。

所以，考虑到steps，我可以从SVC 类的最后一个位置检索它

final_estimator = steps[-1][1]
final_estimator
>>> SVC(C=1.0, ..., verbose=False)

并拟合训练数据

final_estimator.fit(Xt, y)

其中Xt 是转换后的训练数据（calculated 在拟合估计器之前），y 是训练目标。

【讨论】：