一些文章提到，如果只有训练集和测试集，首先需要使用fit_transform()来缩放训练集，然后仅对测试集使用transform()，以防止数据泄露。

在我的情况下，我还有验证集。

我认为下面提供的代码之一可以使用，但我不能完全依赖它们。任何帮助都将不胜感激，谢谢！

1)

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.3)X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_train, y_train, test_size = 2/7)scaler = StandardScaler()X_train = scaler.fit_transform(X_train)X_val = scaler.transform(X_val)X_test = scaler.transform(X_test)

2)

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.3)scaler = StandardScaler()X_train = scaler.fit_transform(X_train)X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_train, y_train, test_size = 2/7)X_test = scaler.transform(X_test)

回答：

一般来说，您应该使用选项1的代码。使用fit和transform处理训练数据的原因是：a) fit将计算训练集的均值、方差等，然后尝试将模型拟合到数据上；b) 之后transform将根据拟合的模型转换数据。

如果对测试集再次使用fit，将会给模型引入偏差。