以下是使用TPOT训练模型的基本代码：
from tpot import TPOTClassifierfrom sklearn.datasets import load_digitsfrom sklearn.model_selection import train_test_splitdigits = load_digits()X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, train_size=0.75, test_size=0.25, random_state=42)tpot = TPOTClassifier(generations=5, population_size=50, verbosity=2, random_state=42)tpot.fit(X_train, y_train)print(tpot.score(X_test, y_test))最后，它在测试集上评分时并没有明确执行在训练集上进行的变换。这里有几个问题。
- 在调用.score 或 .predict 方法处理新的样本外数据时，”tpot”模型对象是否会自动应用任何缩放或其他变换？
- 如果没有，在调用.score 或 .predict 方法之前，对测试集进行变换的正确方法是什么？
如果我完全误解了这一点，请指正。谢谢你。
回答：
在调用.score 或 .predict 方法处理新的样本外数据时，”tpot”模型对象是否会自动应用任何缩放或其他变换？
这取决于TPOT选择的最终管道。然而，如果TPOT选择的最终管道包含任何数据缩放或变换，那么它会在predict和score函数中正确应用这些缩放和变换操作。
这是因为，在底层，TPOT是在优化scikit-learn Pipeline对象。
不过，如果你想确保对你的数据进行特定的变换，你有几个选择：
-
你可以将数据分为训练集和测试集，在训练集上学习变换（例如，
StandardScaler），然后也将其应用到测试集上。在将数据传递给TPOT之前，你需要完成这两个操作。 -
你可以使用TPOT的模板功能，它允许你指定分析管道的约束条件。
