我对GridSearchCV的实际工作原理有些困惑，所以让我们假设一个任意的回归问题，其中我想预测房价:

假设我们使用一个简单的预处理器，对训练集进行目标编码:目标编码器应该在X_train上调用fit_transform()，在X_test上调用transform()，以防止数据泄露。

preprocessor = ColumnTransformer(    transformers=    [              ('encoded_target_price', TargetEncoder(), ["Zipcodes"]),      ],     remainder='passthrough',n_jobs=-1)

我们使用带有缩放的某些管道，同样，缩放器应该根据训练集和测试集工作。

pipe = Pipeline(steps=[("preprocessor", preprocessor),                       ("scaler", RobustScaler()),                       ('clf', LinearSVR()),                      ])

使用一些任意参数初始化GridSearch:

gscv = GridSearchCV(estimator = pipe,                     param_grid = tuned_parameters,                                    cv = kfold,                                                       n_jobs = -1,                    random_state=seed                    )

现在我们可以调用gscv.fit(X_train, ytrain)和gscv.predict(X_test)。

我不理解的是这是如何工作的。例如，通过调用fit()，目标编码器和缩放器被拟合到训练集上，但它们从未被转换过，所以数据从未改变。GridSearch如何基于未转换的训练集计算分数?

我完全不理解predict方法。没有对测试集X_test应用preprocessor的转换，如何进行预测?我的意思是，当我在训练集上进行一些大的转换，如缩放、编码等时，它们也必须在测试集上完成，对吗?

但Gridsearch内部只调用best_estimator_.predict()，那么对测试集的.transform()在哪里发生?

回答：

在调用管道的predict()函数时，数据转换是隐式应用的。这在文档中已明确提及:

对数据应用转换，并使用最终的估计器进行预测

因此，无需显式地转换数据。在最终估计器进行预测之前，会自动完成。也没有数据泄露，因为管道在对数据应用predict()时会调用每一步的transform()方法。