sklearn 的 check_estimator 中的 check_transformer_data_not_an_array 测试的目的是什么？
what is the check_transformer_data_not_an_array test from sklearn's check_estimator intended to?
我正在尝试让自制的变压器通过 check_estimator 测试，并且有一个测试，我不太确定它的用途。
变压器在 check_transformer_data_not_an_array 中失败，因为输入是 _NotAnArray class，而我的包装变压器不喜欢那样。转换器仅适用于数据帧，我添加了一个变通方法将 numpy 数组转换为 df 以通过大多数 check_estimators 测试。
_NotAnArray是在Scikit-learn库中开发的一个class，不知道是什么用途。我想测试 check_transformer_data_not_an_array 也有一个我不知道的目的。
我的问题是：
check_transformer_data_not_an_array 的用途是什么？或者换句话说，为什么它很重要？
如果有人也知道为什么创建/需要 class _NotAnArray，那也会有所帮助。
谢谢！
Scikit-learn 估计器应该验证 X 和 y。此验证会将输入的 X 和 y 转换为 NumPy 数组以执行估算器的数值运算。
check_transformer_data_not_an_array 确保传递类似数组的（但
不是 NumPy 数组）仍然像传递数组一样工作。
它基本上确保了引擎盖下的验证发生。验证由 check_X_y class
这实际上是我通过邮件列表从一位 Scikit-learn 开发人员那里得到的答案:)
我正在尝试让自制的变压器通过 check_estimator 测试，并且有一个测试，我不太确定它的用途。
变压器在 check_transformer_data_not_an_array 中失败，因为输入是 _NotAnArray class，而我的包装变压器不喜欢那样。转换器仅适用于数据帧，我添加了一个变通方法将 numpy 数组转换为 df 以通过大多数 check_estimators 测试。
_NotAnArray是在Scikit-learn库中开发的一个class，不知道是什么用途。我想测试 check_transformer_data_not_an_array 也有一个我不知道的目的。
我的问题是：
check_transformer_data_not_an_array 的用途是什么？或者换句话说，为什么它很重要？
如果有人也知道为什么创建/需要 class _NotAnArray，那也会有所帮助。
谢谢！
Scikit-learn 估计器应该验证 X 和 y。此验证会将输入的 X 和 y 转换为 NumPy 数组以执行估算器的数值运算。
check_transformer_data_not_an_array 确保传递类似数组的（但 不是 NumPy 数组）仍然像传递数组一样工作。
它基本上确保了引擎盖下的验证发生。验证由 check_X_y class
这实际上是我通过邮件列表从一位 Scikit-learn 开发人员那里得到的答案:)