在下面的例子中，
pipe = Pipeline([ ('scale', StandardScaler()), ('reduce_dims', PCA(n_components=4)), ('clf', SVC(kernel = 'linear', C = 1))])param_grid = dict(reduce_dims__n_components=[4,6,8], clf__C=np.logspace(-4, 1, 6), clf__kernel=['rbf','linear'])grid = GridSearchCV(pipe, param_grid=param_grid, cv=3, n_jobs=1, verbose=2)grid.fit(X_train, y_train)print(grid.score(X_test, y_test))我正在使用StandardScaler()，这是正确的方式吗？它也适用于测试集吗？
回答：
是的，这是正确的方法，但你的代码中有一个小错误。让我为你详细解释一下。
当你将StandardScaler作为Pipeline中的一个步骤使用时，scikit-learn会内部为你完成工作。
发生的情况可以描述如下：
- 步骤0：根据你在
GridSearchCV中指定的cv参数，数据被分割成训练数据和测试数据。 - 步骤1：
scaler在训练数据上进行拟合 - 步骤2：
scaler转换训练数据 - 步骤3：使用转换后的
训练数据拟合/训练模型 - 步骤4：
scaler用于转换测试数据 - 步骤5：训练好的模型使用
转换后的测试数据进行预测
注意：你应该使用grid.fit(X, y)而不是grid.fit(X_train, y_train)，因为GridSearchCV会自动将数据分割成训练和测试数据（这在内部发生）。
使用类似这样的代码：
from sklearn.pipeline import Pipelinefrom sklearn.svm import SVCfrom sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom sklearn.model_selection import GridSearchCVfrom sklearn.decomposition import PCApipe = Pipeline([ ('scale', StandardScaler()), ('reduce_dims', PCA(n_components=4)), ('clf', SVC(kernel = 'linear', C = 1))])param_grid = dict(reduce_dims__n_components=[4,6,8], clf__C=np.logspace(-4, 1, 6), clf__kernel=['rbf','linear'])grid = GridSearchCV(pipe, param_grid=param_grid, cv=3, n_jobs=1, verbose=2, scoring= 'accuracy')grid.fit(X, y)print(grid.best_score_)print(grid.cv_results_)一旦你运行了这段代码（当你调用grid.fit(X, y)时），你可以访问grid.fit()返回的结果对象中的网格搜索结果。best_score_成员提供了在优化过程中观察到的最佳分数，而best_params_描述了实现最佳结果的参数组合。
重要编辑1：如果你想保留原始数据集的验证数据集，请使用以下代码：
X_for_gridsearch, X_future_validation, y_for_gridsearch, y_future_validation = train_test_split(X, y, test_size=0.15, random_state=1)然后使用：
grid = GridSearchCV(pipe, param_grid=param_grid, cv=3, n_jobs=1, verbose=2, scoring= 'accuracy')grid.fit(X_for_gridsearch, y_for_gridsearch)