我正在处理一个不平衡的数据集，并希望使用scikit的gridsearchcv来调整模型参数进行网格搜索。为了超采样数据，我想要使用SMOTE，并且我知道我可以将其作为管道的阶段并传递给gridsearchcv。我担心的是，我认为smote将被应用于训练和验证折叠，这不是你应该做的。验证集不应该被超采样。我的理解是整个管道将被应用于两个数据集分割吗？如果是的，那么我该如何解决这个问题？提前谢谢

回答：

是的，这是可以做到的，但需要使用imblearn Pipeline。

你看，imblearn有自己的Pipeline来正确处理采样器。我在这里的一个类似问题中描述了这一点。

当在imblearn.Pipeline对象上调用predict()时，它会跳过采样方法，并保持数据原样传递给下一个转换器。你可以通过查看这里的源代码来确认这一点：

        if hasattr(transform, "fit_sample"):            pass        else:            Xt = transform.transform(Xt)

所以，为了使其正确工作，你需要以下内容：

from imblearn.pipeline import Pipelinemodel = Pipeline([        ('sampling', SMOTE()),        ('classification', LogisticRegression())    ])grid = GridSearchCV(model, params, ...)grid.fit(X, y)

根据需要填写细节，管道将处理其余部分。