假设我在使用GridSearchCV来搜索超参数，同时也在使用Pipeline来预处理数据（我认为我需要这样做）：

param_grid = {    'svc__gamma': np.linspace(0.2, 1, 5)}pipeline = Pipeline(steps=[('scaler', StandardScaler()), ('svc', SVC())])search = GridSearchCV(pipeline, param_grid, cv=10)search.fit(train_x, train_y)

有没有办法测试我的假设，即包含scaler步骤实际上是有帮助的（不仅仅是删除它然后重新运行）？

即，是否有办法编写：

param_grid = {    'svc__gamma': np.linspace(0.2, 1, 5),    'scaler': [On, Off]}

或者我应该采取不同的方法来处理这个问题？

回答：

你可以通过在param_grid中传递passthrough来实现这一点，如下所示：

param_grid = {    'svc__gamma': np.linspace(0.2, 1, 5),    'scaler': ['passthrough', StandardScaler()]}

如scikit-learn管道文档中所见

也可以将单个步骤作为参数替换，非最终步骤可以通过设置为’passthrough’来忽略：

>>> from sklearn.pipeline import Pipeline>>> from sklearn.svm import SVC>>> from sklearn.decomposition import PCA>>> from sklearn.linear_model import LogisticRegression>>> estimators = [('reduce_dim', PCA()), ('clf', SVC())]>>> pipe = Pipeline(estimators)>>> param_grid = dict(reduce_dim=['passthrough', PCA(5), PCA(10)],...                   clf=[SVC(), LogisticRegression()],...                   clf__C=[0.1, 10, 100])>>> grid_search = GridSearchCV(pipe, param_grid=param_grid)