我正在使用Scikit学习管道对象，因为我要执行一系列任务（上采样，特征选择，分类）。我的升采样方法是一种自定义方法，这意味着我必须为管道实现一个自定义转换器。
变压器必须具有变换和拟合方法。当然，我只想对训练数据进行升采样，而不对测试数据进行升采样。这是否意味着我只需要实现fit方法，而无需实现transform方法（对传递给fit方法的数据集进行上采样）？据我了解，转换方法既适用于训练集又适用于测试集...
scikit-learn转换器无法更改样本数量，API不支持此操作-请参见http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.base.TransformerMixin.html#sklearn.base.TransformerMixin。 fit_transform-注意X，y和X_new的尺寸。另外，请注意，它们仅返回X，而不返回y-这意味着，如果更改X尺寸，它将不再与y尺寸匹配。
一种方法是在管道外部运行它-生成用于训练的新样本并将其放到管道中，而不生成用于测试的新样本。但是它不能与交叉验证一起使用。
为了使其能够用于交叉验证和模型选择，您需要一个自定义的Pipeline类，该类支持更改n_samples的转换器。例如，可以在不平衡学习包中找到一个实现：请参见此处。检查此程序包-如果您需要上采样，那么您的上采样方法可能已经在不平衡学习中实现了。
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