Python 在sklearn管道中访问属性

我在访问sklearn管道中中间步骤的属性时遇到问题。这是我的密码：

from sklearn.pipeline import make_pipeline, make_union
from sklearn.compose import make_column_transformer
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, PowerTransformer, OneHotEncoder

categorical_pipeline = make_pipeline(
                    SimpleImputer(strategy='constant', fill_value='None'),
                    OneHotEncoder(sparse=False))

ratings_pipeline = make_pipeline(
                RatingEncoder(), 
                StandardScaler(), 
                PowerTransformer(method='yeo-johnson'))

numeric_pipeline = make_pipeline(
                SimpleImputer(strategy='constant', fill_value=0),
                StandardScaler(),
                PowerTransformer(method='yeo-johnson'))

preprocess = make_pipeline(
    make_union(  
        # Select all categorical features and impute NA values into a unique category
        make_column_transformer(
            (categorical_pipeline, select_categorical_features),
            remainder='drop'
        ),      
        # Select all rating-encoded features and convert them to numerical, apply Scaling+PowerTransform
        make_column_transformer(
            (ratings_pipeline, select_rated_features),
            remainder='drop'
        ),   
        # Select all numeric features and impute, Scale+PowerTransform
        make_column_transformer(
            (numeric_pipeline, select_numeric_features),
            remainder='drop'
        ),     
    )
)

我知道如何访问管道的中间步骤。在这里，我使用以下行访问数值_管道的PowerTransformer（）：

preprocess[0].transformer_list[2][1].transformers[0][1][2]

返回

PowerTransformer(copy=True, method='yeo-johnson', standardize=True)

这让我相信我已经正确地进入了这一步。但是，我想从这个PowerTransformer中提取.lambdas_uu属性，但是当我这样做时，我得到以下结果：

AttributeError: 'PowerTransformer' object has no attribute 'lambdas_'

---

我做错了什么？我正确地在管道上运行了fit（），并且正确地访问了PowerTransform（）步骤，那么为什么我会得到AttributeError？

好的，我自己解决了这个问题

preprocess[0].transformer_list[2][1].transformers[0][1][2].lambdas_

这是不正确的。具体而言，

transformer\u list

和

transformers

返回预安装变压器，而不是后安装变压器。以下代码起作用：

preprocess.steps[0][1].transformer_list[2][1].transformers_[0][1][2].lambdas_

---

请注意，您可以使用属性

named_steps['xxx']

（对于管道）和

named_transformers['xxx']

（对于ColumnTransformer）。