如何在scikit-learn（sklearn）的管道中应用StandardScaler？

在下面的示例中，

pipe = Pipeline([
        ('scale', StandardScaler()),
        ('reduce_dims', PCA(n_compOnents=4)),
        ('clf', SVC(kernel = 'linear', C = 1))])

param_grid = dict(reduce_dims__n_compOnents=[4,6,8],
                  clf__C=np.logspace(-4, 1, 6),
                  clf__kernel=['rbf','linear'])

grid = GridSearchCV(pipe, param_grid=param_grid, cv=3, n_jobs=1, verbose=2)
grid.fit(X_train, y_train)
print(grid.score(X_test, y_test))

我正在使用StandardScaler()，这也是将其应用于测试集的正确方法吗？

是的，这是正确的方法，但是您的代码中有一个小错误。让我为您分解一下。

当您将StandardScaler用作内部步骤时，Pipelinescikit-learn将在内部为您完成这项工作。

发生的情况可以描述如下：

步骤0：数据被分成TRAINING data并TEST data根据cv您在指定的参数GridSearchCV。

步骤1：将scaler其安装在TRAINING data

步骤2：scaler转换TRAINING data

步骤3：使用变换后的模型进行拟合/训练 TRAINING data

步骤4：scaler用于转换TEST data

第5步：predict使用transformed TEST data

注意：您应该使用grid.fit(X, y)和不 grid.fit(X_train, y_train)因为GridSearchCV会自动将数据分割为训练和测试数据（该内部发生）。

使用这样的东西：

pipe = Pipeline([
        ('scale', StandardScaler()),
        ('reduce_dims', PCA(n_compOnents=4)),
        ('clf', SVC(kernel = 'linear', C = 1))])

param_grid = dict(reduce_dims__n_compOnents=[4,6,8],
                  clf__C=np.logspace(-4, 1, 6),
                  clf__kernel=['rbf','linear'])

grid = GridSearchCV(pipe, param_grid=param_grid, cv=3, n_jobs=1, verbose=2, scoring= 'accuracy')
grid.fit(X, y)
print(grid.best_score_)
print(grid.cv_results_)

运行此代码后（调用时grid.fit(X, y)），您可以在grid.fit（）返回的结果对象中访问网格搜索的结果。该best_score_成员可以访问在优化过程中观察到的最佳分数，并best_params_描述获得最佳结果的参数组合。

重要编辑1：如果要保留原始数据集的验证数据集，请使用以下命令：

X_for_gridsearch, X_future_validation, y_for_gridsearch, y_future_validation 
    = train_test_split(X, y, test_size=0.15, random_state=1)

然后使用：

grid = GridSearchCV(pipe, param_grid=param_grid, cv=3, n_jobs=1, verbose=2, scoring= 'accuracy')
grid.fit(X_for_gridsearch, y_for_gridsearch)