我使用的是StratifiedKFold，所以我的代码看起来是这样的

def train_model(X,y,X_test,folds,model):    scores=[]    for fold_n, (train_index, valid_index) in enumerate(folds.split(X, y)):        X_train,X_valid = X[train_index],X[valid_index]        y_train,y_valid = y[train_index],y[valid_index]                model.fit(X_train,y_train)        y_pred_valid = model.predict(X_valid).reshape(-1,)        scores.append(roc_auc_score(y_valid, y_pred_valid))    print('CV mean score: {0:.4f}, std: {1:.4f}.'.format(np.mean(scores), np.std(scores)))folds = StratifiedKFold(10,shuffle=True,random_state=0)lr = LogisticRegression(class_weight='balanced',penalty='l1',C=0.1,solver='liblinear')train_model(X_train,y_train,X_test,repeted_folds,lr)

现在在训练模型之前我想标准化数据，那么正确的方法是哪一种？
1)

scaler = StandardScaler()X_train = scaler.fit_transform(X_train)X_test = scaler.transform(X_test)

在调用train_model函数之前这样做

2)
在函数内进行标准化，像这样

def train_model(X,y,X_test,folds,model):    scores=[]    for fold_n, (train_index, valid_index) in enumerate(folds.split(X, y)):        X_train,X_valid = X[train_index],X[valid_index]        y_train,y_valid = y[train_index],y[valid_index]        scaler = StandardScaler()        X_train = scaler.fit_transform(X_train)        X_vaid = scaler.transform(X_valid)        X_test = scaler.transform(X_test)        model.fit(X_train,y_train)        y_pred_valid = model.predict(X_valid).reshape(-1,)        scores.append(roc_auc_score(y_valid, y_pred_valid))    print('CV mean score: {0:.4f}, std: {1:.4f}.'.format(np.mean(scores), np.std(scores)))

据我所知，第二种选项不会泄露数据。那么如果我不使用管道，哪种方式是正确的？如果我想使用交叉验证，又该如何使用管道？

回答：

确实，第二种选项更好，因为在标准化X_train时，缩放器不会看到X_valid的值。

现在，如果你想使用管道，可以这样做：

from sklearn.pipeline import make_pipelinedef train_model(X,y,X_test,folds,model):    pipeline = make_pipeline(StandardScaler(), model)    ...

然后用pipeline代替model。在每次fit或predict调用时，它会自动标准化手头的数据。

请注意，你还可以使用scikit-learn中的cross_val_score函数，并设置参数scoring='roc_auc'。