該当のソースコード
例えば、このように標準化してから次元削減してSVMを実行するときです。
目的変数の標準化は不要だと思うので、おそらく、scaler の部分ではむしされるのかなと思ってるのですが、、、
from sklearn.model_selection import train_test_split pipe = Pipeline([("scaler", StandardScaler()), ("pca", PCA(n_components=2)), ("svm", SVC())]) #データの分割 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y) # モデルの学習実行 pipe.fit(X_train, y_train)
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