sklearn使用make_pipeline触发Last step of Pipeline should implement fit错误如何解决

问题原因 #

你混淆了sklearn.pipeline下两个API的使用规则：

• Pipeline类的构造参数是由(步骤名, 估计器)元组组成的列表，支持自定义每个步骤的名称
• make_pipeline是Pipeline的简化工厂函数，入参直接按顺序传入各个估计器对象即可，会自动以小写类名的形式为每个步骤生成默认名称，不接受列表作为入参

你给make_pipeline传入了整个列表，函数会把这个列表识别为pipeline的第一个（也是唯一一个）步骤，而列表本身没有实现fit方法，所以触发类型报错。 #

修复方案 #

有两种正确写法可选：

方案1：继续使用make_pipeline（不需要自定义步骤名时推荐） #

直接按顺序传入两个估计器对象即可：

from sklearn.linear_model import Lasso
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.pipeline import make_pipeline

pipeline = make_pipeline(
    PolynomialFeatures(include_bias=False),
    Lasso(fit_intercept=True, max_iter=1000)
)

这种写法生成的步骤默认名称为polynomialfeatures和lasso。

方案2：改用Pipeline类（需要自定义步骤名时使用） #

如果需要保留你自定义的步骤名，把make_pipeline替换为Pipeline即可：

from sklearn.linear_model import Lasso
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.pipeline import Pipeline

pipeline = Pipeline([
    ('PolynomialFeatures', PolynomialFeatures(include_bias=False)),
    ('Lasso', Lasso(fit_intercept=True, max_iter=1000))
])

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Boom