银行贷款数据集Logistic Regression问题：CV得分一致、准确率与分类报告不匹配

异常1：不同交叉验证折数输出结果完全一致 #

• 核心原因1：你虽然提前做了StandardScaler标准化得到了s_scaled_X_train，但调用GridSearchCV.fit()时传入的是未标准化的原始X_train，且选出的最优参数C=0.001属于极强的L2正则化，模型权重被压缩到接近0，几乎退化为固定预测多数类的简单模型，对交叉验证折数的变化、数据小范围扰动完全不敏感。
• 核心原因2：你设置的超参数列表存在大量无效组合，比如elasticnet惩罚仅支持saga求解器、l1惩罚仅支持liblinear和saga求解器，这些无效组合会被自动过滤，实际参与搜索的有效参数组合极少，进一步导致不同折数的搜索结果完全一致。

异常2：测试集准确率两次计算结果严重不符、mean_train_score返回空 #

• 准确率不一致的核心原因：预处理逻辑前后不一致。GridSearchCV训练模型时用的是未标准化的原始训练集，但你后续调用分类报告时传入的是标准化后的测试集，给模型输入了分布完全不同的数据，预测结果自然完全错误，导致准确率从0.92掉到0.62。
• mean_train_score返回None的原因：sklearn的GridSearchCV默认不计算训练集得分，需要在初始化时显式设置return_train_score=True才会返回该字段。
• best_score_和分类报告准确率不匹配的原因：best_score_是交叉验证过程中，最优参数在原始未标准化的训练集拆分出的验证集上的平均准确率，和你用标准化测试集计算的结果输入分布完全不同，本身就不具备可比性。

修复代码建议 #

1. 修正训练、评估的输入数据源，保持预处理逻辑一致

# 原来的fit逻辑
logmodel.fit(X_train, y_train)
print('The best score with CV =', x, 'is', logmodel.score(X_test, y_test), 'with parameters =\n\n', logmodel.best_params_, '\n\n')

# 替换为
logmodel.fit(s_scaled_X_train, y_train)
print('The best score with CV =', x, 'is', logmodel.score(s_scaled_X_test, y_test), 'with parameters =\n\n', logmodel.best_params_, '\n\n')

2. 若需要获取训练集得分，修改GridSearchCV初始化逻辑：

logmodel = GridSearchCV(LogisticRegression(random_state = 42), parameters, cv = x, scoring = 'accuracy', refit = True, return_train_score=True)

3. 可清理超参数列表中的无效组合，减少冗余计算：
   • 求解器为newton-cg、lbfgs、sag时，仅支持l2惩罚
   • 求解器为liblinear时，不支持elasticnet惩罚
   • 求解器为saga时，支持l1、l2、elasticnet三种惩罚

内容的提问来源于stack exchange，提问作者SAV