在 SVM 中的 predict/decision_function 之前标准化 test_data

问题描述

据我所知，当我们对 training_data 进行标准化/规范化时，我们应该同时对 test_data 进行处理。 我正在查看一些代码并在它在这里执行时感到困惑：

scaler = preprocessing.StandardScaler()
clf = svm.LinearSVC(class_weight='balanced',C=self.C,max_iter=max_iter)
pipeline = Pipeline([('scaler',scaler),('svm',clf)])
fit = pipeline.fit(design_matrix,classes)
self.fit = fit
...
# no additional prepossess on feature_array 
predicted_classes = self.fit.decision_function(feature_array)

你能帮我澄清一下吗？

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

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