设置如下：
- 我的数据集中包含一些NaN值。
- 我想拟合一个LogisticRegression模型，并将这些预测结果输入到HistGradiantBoostingClassifier中。
- 我希望HistGradiantBoostingClassifier使用其自己的内部NaN处理方法。
首先，这里有一个Debug类来帮助查看发生了什么
from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixinimport numpy as npclass Debug(BaseEstimator, TransformerMixin): def __init__(self, msg='DEBUG'): self.msg=msg def transform(self, X): self.shape = X.shape print(self.msg) print(f'Shape: {self.shape}') print(f'NaN count: {np.count_nonzero(np.isnan(X))}') return X def fit(self, X, y=None, **fit_params): return self现在是我的管道
from sklearn.experimental import enable_hist_gradient_boostingfrom sklearn.ensemble import HistGradientBoostingClassifierfrom sklearn.datasets import load_breast_cancerfrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom sklearn.pipeline import make_pipelinefrom sklearn.ensemble import StackingClassifierfrom sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom sklearn.impute import SimpleImputerdata = load_breast_cancer()X = data['data']y = data['target']X[0, 0] = np.nan # 制造一个NaNlr_pipe = make_pipeline( Debug('lr_pipe START'), SimpleImputer(), StandardScaler(), LogisticRegression())pipe = StackingClassifier( estimators=[('lr_pipe', lr_pipe)], final_estimator=HistGradientBoostingClassifier(), passthrough=True, cv=2, verbose=10)pipe.fit(X, y)应该发生的情况：
- LogisticRegression模型在整个数据集上拟合以便后续预测（这里未使用）。
- 为了生成输入到HGB的特征，LogisticRegression需要使用
cross_val_predict，我指定了2个折叠。我应该看到lr_pipe被调用两次以生成折外预测。
实际发生的情况：
lr_pipe STARTShape: (569, 30)NaN count: 1lr_pipe STARTShape: (284, 30)NaN count: 0lr_pipe STARTShape: (285, 30)NaN count: 1lr_pipe STARTShape: (285, 30)NaN count: 1lr_pipe STARTShape: (284, 30)NaN count: 0[Parallel(n_jobs=1)]: Using backend SequentialBackend with 1 concurrent workers.[Parallel(n_jobs=1)]: Done 1 out of 1 | elapsed: 0.0s remaining: 0.0s[Parallel(n_jobs=1)]: Done 2 out of 2 | elapsed: 0.0s remaining: 0.0s[Parallel(n_jobs=1)]: Done 2 out of 2 | elapsed: 0.0s finished为什么lr_pipe被调用了5次？我应该看到它被调用3次。
回答：
实际上，lr_pipe的fit()函数被调用了3次，但transform()函数被调用了5次。你可以通过在fit()函数中添加print()来查看这一点。
根据StackingClassifier的文档说明：
请注意，
estimators_在完整的X上进行拟合，而final_estimator_使用基估计器的交叉验证预测进行训练，使用cross_val_predict。
虽然你的estimator在完整的X上进行拟合时，transform()被调用了一次，但为了拟合final_estimator，transform()被调用了2*2次（针对2个折叠的训练集和验证集）。
