StandardScaler() поддерживает порядок?

Question

Я использую StandardScaler для преобразования данных перед предоставлением обучающего набора данных для модели кластеризации.

X = StandardScaler().fit_transform(X_train)

Предположим, clf - модель кластера без контроля, я предсказываю метки следующим образом:

y = clf.predict(X)

Вопрос: Как мне объединить массивы "y" и "X_train"? Я не уверен, поддерживает ли StandardScaler() порядок в матрице. Так будет ли это работать?

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

Answer 1

Да, все преобразователи scikit-learn поддерживают порядок образцов. Иначе они были бы бесполезны.