Evalml: Erros de PipelineBase sem estimador
Atualmente apenas verificamos se existe um estimador, este é o último componente.
No entanto, o pipeline quebra no ajuste na seguinte linha sem um estimador:
self.input_feature_names.update({self.estimator.name: list(pd.DataFrame(X_t))})
Devemos exigir que todos os pipelines tenham um estimador ou consertar _fit para permitir esse caso.
jeremyliweishih
Todos 2 comentários
Eu preenchi o nº 273 para acompanhar a discussão do plano de longo prazo em torno disso (ou seja, queremos oferecer suporte a pipelines com mais de um avaliador? Etc.).
Minha sugestão: continuamos a discussão lá, mas enquanto isso, resolvemos esse tíquete apresentando PipelineBase::__init__ erro se um estimador não for especificado como o componente final. Isso parece razoável?
Tagging @ angela97lin @jeremyliweishih porque estávamos discutindo isso no slack :)
dsherry
em 11 dez. 2019
parece uma solução razoável por enquanto, até que tenhamos um plano de longo prazo
kmax12
em 11 dez. 2019
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