Распространяется ли конвейерный подход с StandardScaler на древовидные ансамбли или нейронные сети? ⇐ Python

[Anonymous]

Я использую конвейер в scikit-learn, чтобы объединить масштабирование функций с классификатором. Это хорошо работает для логистической регрессии, но мне любопытно, будет ли этот подход эффективно обобщаться на более сложные модели, такие как древовидные ансамбли или нейронные сети. В частности, требуют ли эти модели разных стратегий масштабирования или я могу последовательно применять StandardScaler к ним?
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Generate sample data
np.random.seed(42)
X = np.random.rand(200, 5) # 200 samples, 5 features
y = np.random.randint(0, 2, 200) # Binary target

# Split the data
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Define pipelines for different models
pipelines = {
'logistic_regression': Pipeline([
('scaler', StandardScaler()),
('classifier', LogisticRegression())
]),
'random_forest': Pipeline([
('scaler', StandardScaler()),
('classifier', RandomForestClassifier())
]),
'neural_network': Pipeline([
('scaler', StandardScaler()),
('classifier', MLPClassifier(max_iter=500))
])
}

# Evaluate each model
for model_name, pipeline in pipelines.items():
pipeline.fit(X_train, y_train)
y_pred = pipeline.predict(X_test)
print(f"{model_name} Accuracy: {accuracy_score(y_test, y_pred)}")


Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/792 ... d-ensemble