在 sklearn 的管道中包含缩放器是否缩放目标变量？答案

【问题标题】：Does including a scaler in sklearn's Pipeline scale the target variable?在 sklearn 的管道中包含缩放器是否缩放目标变量？
【发布时间】：2020-09-03 15:30:47
【问题描述】：

在sklearn 的 Pipeline 实用程序中使用缩放函数时，标量是否在训练和预测期间应用于目标变量？

换句话说，我下面的代码是否使用了TransformedTargetRegressor 对管道是多余的？

cowboy = Lasso(max_iter=10000, tol=.005)
climber = Ridge()
gymshorts = ElasticNet()
scaler = pre.RobustScaler()

models = [('xgb', xgb.XGBRegressor(**best_params)),
          ('ridge', make_pipeline(scaler, TransformedTargetRegressor(climber, scaler))),
          ('lasso', make_pipeline(scaler, TransformedTargetRegressor(cowboy, scaler))),
          ('enet', make_pipeline(scaler, TransformedTargetRegressor(gymshorts, scaler)))]

stack = ensemble.StackingRegressor(estimators=models)
stack = stack.fit(x_train, y_train)

【问题讨论】：

标签： python scikit-learn regression pipeline

【解决方案1】：

在 sklearn 的 Pipeline 中，缩放器不会应用于目标。只有独立变量（又名特征）会被缩放。

因此，在您的代码中使用TransformedTargetRegressor 并不是多余的。

【讨论】：