在GridSearchCV中拟合应使用训练集还是测试集的X、y数据？

GridSearchCV.fit() 必须传入训练集的X和y，禁止传入测试集参与拟合流程。

核心原因 #

GridSearchCV的作用是通过内置的交叉验证逻辑完成超参数搜索，它会自动将你传入的数据集拆分为多组内部训练/验证子集，用验证子集的得分来评估不同超参数组合的效果，整个调参过程都不应该接触测试集，避免数据泄露。

你之前用错数据集后准确率异常，本质就是数据泄露导致的模型泛化能力完全失真：如果测试集参与了超参数搜索环节，相当于模型提前“见过”了本该用来做最终评估的未知数据，最终得到的参数要么是过拟合到测试集的，要么就是拆分逻辑冲突导致得分异常。

标准使用流程 #

• 第一步：提前将全量数据集拆分为互不重叠的训练集（X_train, y_train）和测试集（X_test, y_test），测试集全程只用来做最终的模型效果评估，不参与任何训练、调参环节
• 第二步：初始化GridSearchCV实例，传入基模型、超参数搜索网格、交叉验证折数、评估指标等配置
• 第三步：调用GridSearchCV.fit(X_train, y_train)，仅用训练集完成超参数搜索
• 第四步：搜索结束后通过GridSearchCV.best_estimator_拿到最优超参数的模型，再调用best_estimator_.score(X_test, y_test)得到模型的真实泛化得分

注：即便是使用嵌套交叉验证的场景，也是外层做数据集拆分、内层做GridSearch的交叉验证，测试集始终不会进入GridSearch的fit流程。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ruslan Pylypiuk