在sklearn的Pipeline中包含一个缩放器会缩放目标变量吗？

在sklearn的Pipeline中包含一个缩放器不会缩放目标变量。sklearn的Pipeline主要用于将多个数据处理步骤串联起来，方便进行数据预处理和模型训练。通常情况下，缩放器（如StandardScaler）用于对特征变量进行缩放，以保证不同特征之间的数值范围一致，提高模型的稳定性和准确性。然而，目标变量通常不需要进行缩放，因为它是我们要预测的值，而不是输入特征。

在sklearn的Pipeline中，可以通过使用FeatureUnion将特征处理和目标变量处理分开。FeatureUnion可以将多个转换器（包括缩放器和其他特征处理方法）并行地应用于输入数据，然后将它们的输出合并在一起。这样可以确保目标变量不会被缩放。

总结起来，sklearn的Pipeline中包含一个缩放器不会缩放目标变量。目标变量通常不需要进行缩放，而是针对输入特征进行缩放以提高模型性能。