为什么 ColumnTransformer 在其变压器上不调用 fit？

Question

我已经定义了用于拟合一个分类特征“性别”的数据：

data = pd.DataFrame({
    'age': [25,19, 17],
    'sex': ['female', 'male', 'female'],
    'won_lottery': [False, True, False]
})
X = data[['age', 'sex']]
y = data['won_lottery']

和用于转换分类特征的管道：

ohe = OneHotEncoder(handle_unknown='ignore')
cat_transformers = Pipeline([
    ('onehot', ohe)
])

cat_transformers直接拟合数据时

cat_transformers.fit(X[['sex']], y)
print(ohe.get_feature_names())

我能够获得OneHotEncoder实例创建的输出特征的名称：

['x0_female' 'x0_male']    

但是，如果我封装cat_transformers成ColumnTransformer：

preprocessor = ColumnTransformer(
    transformers=[
        ('cat', cat_transformers, ['sex'])
    ]
)
preprocessor.fit(X, y)
print(ohe.get_feature_names())

它失败了

sklearn.exceptions.NotFittedError: This OneHotEncoder instance is not fitted yet. 
  Call 'fit' with appropriate arguments before using this method.

我希望，在调用fit()上的ColumnTransformer原因，呼吁fit()其所有变压器。

为什么它不能这样工作？

Answer 1

好的，我现在明白了。我正在安装一个实例OneHotEncoder并检查另一个实例的功能：

print(id(ohe))
print(id(preprocessor.named_transformers_['cat'].named_steps['onehot']))

2757198591872
2755226729104

它看起来像是ColumnTranformer在安装之前克隆了它的变压器。