Python 错误：；所有中间步骤均应为变形金刚，并实现拟合和变换，或为字符串'；直通'；

当我使用sklearn的管道时，它有时工作得很好，但大多数时候都显示出错误

我不知道为什么。请帮帮我。谢谢 sklearn版本是0.21.2

错误消息：

回溯（最近一次呼叫最后一次）： 文件“D:/workspace/pycharm/machine-learning-1/多项式回归“Pipline.py”，第18行，在 （“lin_reg”，LinearRegression（）） 文件“D:\develope\Anaconda3\lib\site packages\sklearn\pipeline.py”，第135行，在init 自我验证步骤（） 文件“D:\develope\Anaconda3\lib\site packages\sklearn\pipeline.py”，第185行，步骤为“验证” “%s”（类型%s）不“%（t，类型（t））） TypeError：所有中间步骤都应该是transformers并实现fit和transform，或者是字符串'passthrough''LinearRegression（copy_X=True，fit_intercept=True，n_jobs=None，normalize=False）'（type）不是

和我的代码：

将numpy导入为np
将matplotlib.pyplot作为plt导入
从sklearn.preprocessing导入多项式特征
从sklearn.linear\u模型导入线性回归
从sklearn.pipeline导入管道
从sklearn.preprocessing导入StandardScaler
x=np.随机.均匀（-3,3，尺寸=100）
X=X。重塑（-1，1）
y=0.5*x*x+3*x+np.随机.正常（0,1100）
#皮勒线写法
pip=管道({
（“多边形特征”，多项式特征（阶数=2）），
（“std_scaler”，StandardScaler（）），
（“lin_reg”，LinearRegression（））
})
点拟合（X，y）
y_predict2=pip.predict（X）
plt.plot（np.sort（x），y_predict2[np.argsort（x）]，color=“绿色”）
plt.散射（x，y）
plt.show（）

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您的管道错误，您应该这样写：

pip = Pipeline([
    ("ployFeature", PolynomialFeatures(degree=2)),
    ("std_scaler", StandardScaler()),
    ("lin_reg", LinearRegression())
])

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错误应该格式化为代码，而不是截断注意：管道条目应该用[]括起来，而不是用{}括起来