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Evan Aad's questions

Martin Hope
Evan Aad
Asked: 2024-07-15 20:59:32 +0800 CST
  • 2

我使用了 Visual Studio Code 的 Polyglot 笔记本，并按照下面指示的顺序在 3 个单独的单元格中写入了以下内容。

单元格 1：

class Z;

单元格2：

class A
{
    public static void f()
    {
        Console.WriteLine(Z.x);
    }
}

单元格 3：

class Z: A
{
    public static int x = 42;
}

然后我按顺序执行了这些单元格，并收到以下错误消息。

'Z' does not contain a definition for 'x'

我原来的问题是：

在 C# 中，是否可以编写一个（可能是抽象的）类A，该类具有签名为 的（可能是静态的）函数void f(B b)，其参数的类型B是从A( class B: A {...}) 派生的（可能是抽象的）类？ 如果不能，为什么不能？

标题是“ C# 类可以使用派生类吗？”

我根据这个表述接受了下面的答案。这个表述后来被另一个编辑我的问题的用户删除，并更改了标题。

c#
Martin Hope
Evan Aad
Asked: 2024-04-10 04:07:08 +0800 CST
  • 5

如何从嵌入 ColumnTransformer 中的 OneHotEncoder 获取功能名称？

下面这段代码：

import pandas as pd
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

df = pd.DataFrame(data = [[1],[2]], columns = ['C'])
ohe = OneHotEncoder(sparse_output = False)
transformer = ColumnTransformer(transformers = [('encoder', ohe, ['C'])])
transformer.fit_transform(df)
ohe.get_feature_names_out()

结果出现以下错误消息：

NotFittedError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-1-46f41a3cf71a> in <cell line: 10>()
      8 transformer = ColumnTransformer(transformers = [('encoder', ohe, ['C'])])
      9 transformer.fit_transform(df)
---> 10 ohe.get_feature_names_out()

1 frames
/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/sklearn/utils/validation.py in check_is_fitted(estimator, attributes, msg, all_or_any)
   1388 
   1389     if not fitted:
-> 1390         raise NotFittedError(msg % {"name": type(estimator).__name__})
   1391 
   1392 

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

为什么？

scikit-learn
Martin Hope
Evan Aad
Asked: 2023-10-03 14:05:43 +0800 CST
  • 6

我正在尝试了解scikit-learn管道。

根据 scikit 用户指南中的注释，管道“具有管道中最后一个估计器具有的所有方法”。

因此，我使用名为 的方法编写了自己的估计器类myfun，使用此类的对象作为新 Pipeline 实例中的最后一步，并调用myfun它：

class MyEstimator:
    def __init__(self):
        pass
    def fit(self, X, y):
        return self    
    def myfun(self):
        return None

from sklearn.pipeline import make_pipeline
pipe = make_pipeline(MyEstimator())
pipe.myfun()

这导致出现以下错误消息：

    pipe.myfun()
    ^^^^^^^^^^
AttributeError: 'Pipeline' object has no attribute 'myfun'

显然与用户指南的声明相反，管道并不具有管道中最后一个估计器所具有的所有方法。

所以我想知道：管道的最后一个估计器有哪些方法（更准确地说，方法签名）？

python