現在、推定量がある場合、それが最後のコンポーネントであることを確認するだけです。
ただし、パイプラインは、推定器なしで次の行に適合しなくなります。
self.input_feature_names.update({self.estimator.name: list(pd.DataFrame(X_t))})
このケースを許可するには、すべてのパイプラインに推定量が必要であることを強制するか、 _fitを修正する必要があります。
bug
jeremyliweishih
全てのコメント2件
これに関する長期計画の議論を追跡するために＃273を提出しました（つまり、複数の推定量を持つパイプラインをサポートしたいですか？など）。
私の提案：そこで議論を続けますが、その間、推定量が最終コンポーネントとして指定されていない場合、 PipelineBase::__init__エラーを出すことによってこのチケットを解決します。 それは合理的だと思いますか？
@ angela97lin @jeremyliweishihにタグを
dsherry
2019年12月11日
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長期計画を立てるまでは、今のところそれは合理的な解決策のようです。
kmax12
2019年12月11日
👍1
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