Python ColumnTransformer尝试在sklearn中拟合_变换管道时生成类型错误

我希望这里有人能帮我调试部分代码。我正试图为爱荷华州艾姆斯的住房市场建立一个预测模型，以应对卡格尔竞争。我在实施我的管道时遇到了一个问题，因为我不断地遇到一个错误。 下面是我试图运行的代码

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.impute import SimpleImputer


num_attributes = list(train_set.select_dtypes(exclude=['object'])) #to select all num columns, we exclude any column with object types
cat_attributes = list(train_set.select_dtypes(include=['object'])) #here we select all columns with object types

cat_pipeline = ([
    ('imputer', SimpleImputer(fill_value='none', strategy='constant')),
    ('one_hot', OneHotEncoder())
])

full_pipeline = ColumnTransformer([
    ('num', StandardScaler(), num_attributes),
    ('cat', cat_pipeline, cat_attributes)
])

train_set_prepared = full_pipeline.fit_transform(train_set)

这是我收到的错误信息

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TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-14-abf9d30bdc2b> in <module>
     20 ])
     21 
---> 22 train_set_prepared = full_pipeline.fit_transform(train_set)

~\Anaconda3\envs\ml_book\lib\site-packages\sklearn\compose\_column_transformer.py in fit_transform(self, X, y)
    470         """
    471         X = _check_X(X)
--> 472         self._validate_transformers()
    473         self._validate_column_callables(X)
    474         self._validate_remainder(X)

~\Anaconda3\envs\ml_book\lib\site-packages\sklearn\compose\_column_transformer.py in _validate_transformers(self)
    277                                 "transform, or can be 'drop' or 'passthrough' "
    278                                 "specifiers. '%s' (type %s) doesn't." %
--> 279                                 (t, type(t)))
    280 
    281     def _validate_column_callables(self, X):

TypeError: All estimators should implement fit and transform, or can be 'drop' or 'passthrough' specifiers. '[('imputer', SimpleImputer(add_indicator=False, copy=True, fill_value='none',
              missing_values=nan, strategy='constant', verbose=0)), ('one_hot', OneHotEncoder(categorical_features=None, categories=None, drop=None,
              dtype=<class 'numpy.float64'>, handle_unknown='error',
              n_values=None, sparse=True))]' (type <class 'list'>) doesn't.

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TypeError回溯（最近一次调用上次）
在里面
20 ])
21
--->22列车组准备好=完整的管道。拟合变换（列车组）
~\Anaconda3\envs\ml\u book\lib\site packages\sklearn\compose\u column\u transformer.py in fit\u transform（self，X，y）
470         """
471 X=_check_X（X）
-->472自验证变压器（）
473自我验证列可调用项（X）
474自验证余数（X）
~\Anaconda3\envs\ml\u book\lib\site packages\sklearn\compose\\u column\u transformer.py in\u validate\u transformers（self）
277“转换，也可以是“删除”或“传递”
278“说明符”。%s'（类型%s）不存在。“%
-->279（t，类型（t）））
280
281定义验证列可调用项（self，X）：
TypeError：所有估计器都应该实现拟合和转换，或者可以是“drop”或“PASSTHROUP”说明符。[（“输入者”，SimpleInputer（添加指示符=False，复制=True，填充值=none），
缺少_值=nan，strategy='constant'，verbose=0）），（'one_hot'，OneHotEncoder（Category_features=None，categories=None，drop=None，
数据类型=，句柄_unknown='error'，
n_values=None，sparse=True））]'（类型）没有。

我知道问题具体是

cat_管道

。有人知道可能是什么问题吗？

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谢谢你的帮助

我找到了答案。我忘了启动cat_管道中的管道 这是它应该说的

cat_pipeline = Pipeline([ # HERE
    ('imputer', SimpleImputer(fill_value='none', strategy='constant')),
    ('one_hot', OneHotEncoder())