sklearn中带有数据标签的定制变压器Mixin

fit()Mehtod应该返回自身，而不是转换后的值。如果仅需要功能用于火车数据而不需要测试，请实施该fit_transform()方法。

class smote(BaseEstimator, TransformerMixin):
    def fit(self, X, y=None):
        print(X.shape, ' ', type(X)) # (57, 28)   
        print(len(y), ' ', type)     #    57      
        self.smote = SMOTE(kind='regular', n_jobs=-1).fit(X, y)

        return self

    def fit_transform(self, X, y=None):
        self.fit(X, y)
        return self.smote.sample(X, y)

    def transform(self, X):
        return X

说明：在火车数据上（即何时pipeline.fit()调用），管道将首先尝试调用fit_transform()内部对象。如果找不到，它将分别调用fit()和transform()。

在测试数据上，transform()每个内部对象仅调用，因此此处提供的测试数据不应更改。

更新：上面的代码仍将引发错误。您会看到，当对提供的数据进行过度采样时，其中的采样数会发生变化，X并且y两者都会发生变化。但是管道只会对X数据起作用。它不会改变y。因此，如果我纠正上述错误，您将得到关于标签不匹配样本的错误。如果偶然地，生成的样本等于先前的样本，那么这些y值也将不对应于新的样本。

工作解决方案：愚蠢的我。

您可以只使用imblearn包中的Pipeline代替scikit-learn Pipeline。它会自动注意re-sample何时fit()在管道上调用，并且不会对测试数据进行重新采样（调用transform()或时predict()）。

实际上我知道imblearn.Pipeline处理sample()方法，但是当您实现自定义类并说测试数据一定不能更改时就被抛出了。我没有想到那是默认的行为。

只需更换

from sklearn.pipeline import Pipeline

与

from imblearn.pipeline import Pipeline

你们都准备好了。无需像您一样进行自定义类。只需使用原始的SMOTE。就像是：

random_state = 38
model = Pipeline([
        ('posFeat1', featureVECTOR()),
        ('sca1', StandardScaler()),

        # Original SMOTE class
        ('smote', SMOTE(random_state=random_state)),
        ('classification', SGDClassifier(loss='hinge', max_iter=1, random_state=random_state, tol=None))
    ])