有没有办法创建一个 Scikitlearn 管道，其中包括两个加法回归模型，在两组数据上进行训练？
我有一个模拟，我在高保真和低保真模式下运行，并且有大约 20.000 个低保真样本和 2.000 个高保真样本。使用 scikitlearn 我想构建两个 SVR 模型，其中一个在低保真数据 (X_train_low) 上进行训练，另一个在低保真模型和高保真数据之间的误差上进行训练。
低保真 SVR 模型：
校正 SVR 模型：
加性校正 SVR 模型：
我有一个使用两个 scikitlearn 管道的实现，包括一个缩放器：
X_train_hi,X_test_hi,y_train_hi,y_test_hi = train_test_split(X_hi,Y_hi)
X_train_low,X_test_low,y_train_low,y_test_low = train_test_split(X_low,Y_low)
svr_low = make_pipeline(StandardScaler(), SVR(kernel='rbf'))
svr_low.fit(X_train_low, y_train_low)
y_pred_low = svr_low.predict(X_train_hi)
correction = y_train_hi - y_pred_low
svr_correction = make_pipeline(StandardScaler(), SVR(kernel='linear'))
svr_correction.fit(X_train_hi,correction)
y_pred = svr_low.predict(X_test) + svr_correction.predict(X_test)
是否可以将两个模型组合在一个管道中？