SMOTE函数在make_pipeline中不起作用

Question

我想同时应用交叉验证和过度采样。 我从此代码中收到以下错误：

from sklearn.pipeline import Pipeline, make_pipeline
imba_pipeline = make_pipeline(SMOTE(random_state=42), 
                              LogisticRegression(C=3.4))
cross_val_score(imba_pipeline, X_train_tf, y_train, scoring='f1-weighted', cv=kf)

  

所有中间步骤都应该是转换器，并实现拟合和转换，或者是字符串'passthrough''SMOTE（k_neighbors = 5，kind ='deprecated'，m_neighbors ='deprecated'，n_jobs = 1，         out_step =“已弃用”，random_state = 42，ratio = None，         sample_strategy ='auto'，svm_estimator ='deprecated'）'（类型）没有

PS。我使用imblearn.over_sampling.RandomOverSampler而不是SMOTE遇到了相同的错误。

Answer 1

您应该从make_pipeline而不是从imblearn.pipeline导入sklearn.pipeline：来自sklearn的make_pipeline需要转换器实现fit和transform方法但SMOTE未实现transform。