Ошибка: все средства оценки должны реализовывать подгонку и преобразование или могут быть спецификаторами «отбрасывания» ⇐ Python

[Anonymous]

Я пытаюсь реализовать модель, которая использует ColumnTransformer(), а затем SVC().
Мой метод преобразования выглядит так:

Код: Выделить всё

num_features = X_train_svm.select_dtypes(include=np.number).columns.to_list()
cat_features = X_train_svm.select_dtypes(include=['object']).columns.to_list()

transform1 = make_column_transformer([(StandardScaler(), num_features),
(OneHotEncoder(), cat_features)
])

За которым следует конвейер:

Код: Выделить всё

pipe = make_pipeline(transform1, svm.SVC())

Затем, когда я пытаюсь сопоставить данные обучения и тестирования:

Код: Выделить всё

pipe.fit(X_train, y_train)

Я получаю сообщение об ошибке:: TypeError: Все средства оценки должны реализовывать подгонку и преобразование или могут быть спецификаторами «отбрасывания» или «сквозного». '(StandardScaler(), ['Высота', 'Возраст', 'Вес', 'Количество', 'Стоимость'])' (тип ) — нет.
Помогите мне исправить эту ошибку.
Я пробовал изменить масштабирование на порядковый масштаб, пытался изменить форму данных с помощью (-1,1), но ничего не получилось.>

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/715 ... be-drop-or