我正在尝试使用网格搜索来调整我的k-近邻模型。但由于我的数据集有些不规则，我需要先对其进行标准化处理。

然而，我在一个教程中读到，在进行k折交叉验证之前进行标准化会导致数据泄漏，因为验证集会影响训练集。

我想问一下这个问题是否存在于我下面的代码块中。如果是的话，我该如何避免这个问题。谢谢！

#Standardizing my datascaler = StandardScaler().fit(X_train)rescaledX = scaler.transform(X_train)#Using Grid Search and k-fold cross validationk_values = numpy.array([1,3,5,7,9,11,13,15,17,19,21])param_grid = dict(n_neighbors=k_values)model = KNeighborsRegressor()kfold = KFold(n_splits=num_folds, random_state=seed, shuffle=True)#Does this step cause data leakage if all folds in k-fold were standardized together in 2nd line?grid = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, scoring=scoring, cv=kfold)grid_result = grid.fit(rescaledX, Y_train)

回答：

是的，这是数据泄漏：网格搜索中的评分来自测试折，但这些测试折与X_train的其余部分一起被标准化了，因此测试折的一些信息已经被模型“看到”。

您可以使用sklearn的管道来解决这个问题，只在网格搜索的训练折上进行缩放和模型拟合：

from sklearn.pipeline import Pipelinepipe = Pipeline(steps=[('scale', StandardScaler()),                       ('knn', KNeighborsRegressor())])# the hyperparameter names need a prefix now that the model is in a pipeline:param_grid = dict(knn__n_neighbors=k_values)grid = GridSearchCV(estimator=pipe, param_grid=param_grid, scoring=scoring, cv=kfold)grid_result = grid.fit(rescaledX, Y_train)

（现在，由于缩放引起的数据泄漏可能是一种较轻微的版本，特别是如果您的训练集实际上是一个很好的代表性样本。而且，由于受影响的分数只是用于选择超参数的分数（请注意，best_score_并不是一个无偏估计！），任何泄漏都必须对某些超参数有利于另一个。但在这种情况下，请使用管道：它可能不会显著增加计算时间，它在统计上更严谨，并且更容易测试和投入生产（对于未见数据，内置了缩放步骤）。）