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使用 sklearn 的 Pipeline 非常适合以菊花链方式将 MinMaxScaler、PCA 和我想要使用的回归器连接在一起；然后允许我调用该管道进行预测。
但是，该 Pipeline 是否仅将 PCA 应用于输入？是否可以使用相同的策略，但也可以对我想要预测的输出执行 PCA？
最佳答案
不，可以使用管道中的步骤仅用于转换 X 参数。您可以为 y 创建额外的管道，其中所有步骤都应该是转换器，然后将该管道的结果作为 y 提供给分类器。
关于machine-learning - 用 sklearn 对目标进行 PCA？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/33121753/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！