python-2.7 - StandardScaler() は順序を維持しますか?

Question

トレーニング データセットをクラスタリング モデルに提供する前に、StandardScaler を使用してデータを変換しています。

X = StandardScaler().fit_transform(X_train)

clf が教師なしクラスター モデルであると仮定すると、次のようにラベルを予測しています。

y = clf.predict(X)

質問: "y" と "X_train" numpy 配列を組み合わせるにはどうすればよいですか? StandardScaler() がマトリックス内の順序を維持しているかどうかはわかりません。それで、これはうまくいきますか？

df = pd.DataFrame(np.array(X_train), np.array(y))

Answer 1

はい、すべての scikit-learn トランスフォーマーはサンプルの順序を維持します。そうでなければ、彼らは役に立たないでしょう。