如何确保GridSearchCV先执行交叉划分再进行缺失值填充？

你当前的代码配置已经默认实现了「先完成数据集交叉拆分，再在对应子集内执行众数缺失值填充」的要求，不需要额外修改参数或调整结构。

当你将包含预处理步骤的完整Pipeline传入GridSearchCV时，框架会自动按折做数据隔离，不会出现数据泄露，每一轮交叉验证的执行顺序为：

• 第一步：将全量数据集拆分为当前轮的训练折、验证折，该步骤在所有预处理操作之前完成
• 第二步：仅使用当前轮训练折的数据拟合Pipeline里的所有组件：
  • 计算训练折数值特征的众数，拟合SimpleImputer
  • 基于填充后的训练折数据计算均值、标准差，拟合StandardScaler
  • 基于预处理后的训练折数据拟合逻辑回归分类器
• 第三步：用训练折上拟合好的预处理器、分类器，处理验证折数据并计算ROC-AUC得分

整个过程中验证折的数据不会参与众数、标准化统计量的计算，完全符合你要的拆分后再做子集内填充的要求。

只有当你把预处理步骤放到Pipeline外侧，在传入GridSearchCV之前就对全量数据集完成填充、标准化操作时，才会出现验证折信息提前泄露的问题，错误示例如下：

# 错误写法：提前在全量数据上做预处理，会引入数据泄露
imputer = SimpleImputer(strategy="most_frequent")
scaler = StandardScaler()
# 这里fit的时候用到了全量数据（包括后续拆分出的验证折）的统计信息
X_processed = scaler.fit_transform(imputer.fit_transform(X))

clf = LogisticRegression(solver='lbfgs')
search = GridSearchCV(clf, param_grid, cv=5, scoring="roc_auc", error_score=0.0)
search.fit(X_processed, y)

如果需要确认流程符合预期，可以手动拆分一折数据，单独计算该折训练集的众数做填充，和Pipeline在对应折输出的填充结果做比对，两者结果完全一致，不会混入全量数据的统计值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者wel