我构建了一个回归数据模型来根据几个自变量预测房价，并得到了带有系数的回归方程。在拆分数据集之前，我使用了StandardScaler()来缩放我的变量。现在我想在给定新的自变量值时使用我的回归模型来预测房价。对于这件事，我可以直接使用自变量的值来计算价格吗？还是在包含自变量的值之前，我应该先将这些值通过StandardScaler()方法处理？

回答：

回答你的问题，是的，你也需要处理你的测试输入，但请考虑以下解释。

StandardScaler()通过移除均值并缩放到单位方差来标准化特征。

如果你在整个数据集上拟合缩放器然后再拆分，缩放器会在计算均值和方差时考虑所有值。

理想情况下，测试集不应该与训练数据一起预处理。这将确保不会“提前窥探”。训练数据应该单独预处理，一旦模型创建好，我们可以将用于训练集的相同预处理参数应用到测试集上，就好像测试集之前不存在一样。