我是数据科学的新手，我能够构建一个模型并使用OneHotEncoder设置一个管道。然而，当我调用我构建的函数时，它会报错。请查看下面的内容并提供建议。提前感谢！

clf = Pipeline(steps=[('ohe', OneHotEncoder()),                  ('rfc', RandomForestClassifier(n_estimators=1000,criterion="entropy",max_features=None))])  pickle.dump(clf,open('model.pkl','wb'))# load modelmodel = pickle.load(open('model.pkl','rb'))def predict(A,B,C,D,E,F,G):    result = model.predict(x)    # send back to browser    output = {'results': int(result[0])}    # return data    return jsonify(results=output)

调用函数:

predict('A','B','C','D','E','F','G')

错误:

NotFittedError: This OneHotEncoder instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this estimator.

回答：

在将数据输入RandomForestClassifier之前，使用这个来转换你的数据:

def trainPipeline(pipeline, X, y):    X_transformed = X    for name, step in pipeline.steps[:-1]:        X_transformed = step.fit_transform(X_transformed, y)    pipeline.steps[-1][1].fit(X_transformed, y)

注意：这仅在你的管道有两个步骤且第一步是OneHotEncoder()时有效。