<div dir="ltr">We are looking to have n_features_out_ for transformers. This naming makes the difference explicit.<div><br></div><div>I would like to see some guidance on how an estimator implementation (e.g. in scikit-learn-contrib) is advised to maintain compatibility with Scikit-learn pre- and post- SLEP010.</div><div><br></div><div>That is, we want to encourage developers to take advantage of super()._validate_data(X, y), but we also don't want to force them to set a minimal Scikit-learn >= 0.23 dependency (or do we?). What's the recommended way to do implement fit and predict in such an implementation?</div><div><br></div><div>Is it to</div><div>(a) not use _validate_data until the minimal dependency is reached?</div><div>(b) implement a patched BaseEstimator in the library which inherits from Scikit-learn's BaseEstimator and adds _validate_data?</div><div>(c) something else?</div><div><br></div><div><br>Joel</div></div>