GridSearchCV场景下测试集预处理逻辑及数据泄露问题咨询

整个流程分为两个独立阶段，不存在数据泄露风险，具体逻辑如下：

1. K折交叉验证调参阶段 #

• 你拆分出的X_test测试集在这个阶段完全不会被触及，GridSearchCV仅处理你传入fit方法的X_other、y_other（即占总数据80%的非测试集）
• 对每一组超参数组合，以及K折拆分出的每一组训练子集/验证子集：
  • 仅用当前折的训练子集拟合Pipeline中的preprocessor预处理器
  • 用拟合好的预处理器分别变换当前折的训练子集和验证子集，再送入模型训练、计算验证得分
• 所有折的验证得分取均值后，选出表现最优的超参数组合。

2. 最优模型全量拟合阶段 #

• 确定最优超参数组合后，GridSearchCV会用全部X_other非测试集数据，从头拟合完整Pipeline（包括预处理器和模型）
• 这个阶段拟合预处理器的数据源依然是100%的非测试集数据，没有用到任何X_test的信息，完全符合避免数据泄露的要求。

注：上述逻辑基于GridSearchCV默认开启的refit=True参数，如果你手动设置refit=False则不会自动完成全量拟合，也无法直接调用grid.predict方法，你给出的代码使用默认配置，符合上述流程。

3. 测试集变换逻辑 #

你调用grid.predict(X_test)的时候，会直接使用上面第二阶段拟合好的预处理器对X_test做变换，再送入最优模型得到预测结果，整个过程没有泄露测试集信息。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者royal grasshopper