【Python・scikit-learn】学習済みモデルへの新たなデータの投入の際の前処理

Question

2変量の測定データ（例えば身長と体重）SVMの分類モデルを作成しています。
学習済みモデルに全く新しいデータを投入して、分類を行う場合、
投入するデータの前処理（正規化）はどのように行えば良いでしょうか？

学習データはScikit-learnのStandardScalerで正規化を行いました。
新たに投入するデータも同じ正規化を行わないといけないと思うのですが…

StandardScalerを解説した参考書には、
・新たなデータに対して同じ正規化処理ができる
・学習データの時に利用した正規化処理をテストデータに再び適用できる
・生成したSSオブジェクトからtransform関数を呼び出し、引数にテストデータを設定
…などと書かれているのですが、具体的な使い方が分からずにおります。

ご存知の方、ご教示頂きたく、よろしくお

Answer 1

ss = StandardScaler()
svm = SVM()

# fitするとき
svm.fit(ss.fit_transform(X), y)

# 新データを予測するとき
svm.predict(ss.transform(X))

なお、Pipelineを使うと取り扱いやすいので、調べてみてください。

Comments

[TNF_1023]

回答ありがとうございます。
Pipelineについて、調べてみます。