Python 是否在sklearn'中包含定标器；s管道缩放目标变量？

在

sklearn

的管道实用程序中使用缩放函数时，在训练和预测期间是否将标量应用于目标变量

换句话说，我的代码是否在下面，它使用了

transformedtargetgressor

对管道来说是多余的

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)

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在sklearn的管道中，scaler不应用于目标。只有独立的varibales（又名特性）可以缩放

因此，在代码中使用

TransformedTargetRecessor

并不是多余的