假设我有一个 sklearn 管道：

1. 估算数据
2. 随机过采样少数类

from imblearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.impute import SimpleImputer
from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler

pipeline = Pipeline(
    [('1', SimpleImputer(strategy='median'),
     ('2', RandomOverSampler(random_state=0)),
     ('estimator', <Some Logistic Regression>)
    ]
)

然后我可以将它拟合到我的训练集pipeline.fit(X_train, y_train)，并且随机过采样器应该正确识别要采样的类。如果我尝试预测 iepipeline.predict(X_test)怎么办？由于没有类，随机过采样器是否仍然适用？我希望 imputer 无论如何都可以申请，但是呢RandomOverSampler？

谢谢