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，但代码中有一个小错误让我帮你分解一下。
当你使用StandardScaler作为Pipeline内部的步骤时，scikit learn将在内部为你完成这项工作。
发生的情况可以描述如下：
- 步骤0：根据您在
GridSearchCV中指定的cv参数，将数据拆分为TRAINING data和TEST data - 步骤1：将
scaler安装在TRAINING data上 - 步骤2：
scaler变换TRAINING data - 步骤3：使用变换后的
TRAINING data对模型进行拟合/训练 - 步骤4：
scaler用于变换TEST data - 步骤5：使用
transformed TEST data训练模型predict
注意：您应该使用grid.fit(X, y)和NOTgrid.fit(X_train, y_train)，因为GridSearchCV会自动将数据拆分为训练和测试数据(这在内部发生(。
使用类似的东西：
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.decomposition import PCA
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(当您调用grid.fit(X, y)时(，您可以在从grid.fit((返回的结果对象中访问网格搜索的结果。best_score_成员提供对优化过程中观察到的最佳分数的访问，best_params_描述实现最佳结果的参数组合
重要编辑1：如果您想保留原始数据集的验证数据集，请使用以下方法：
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)
快速回答：您的方法是正确的。
虽然上面的答案很好，但我只想指出一些微妙之处：
bestrongcore_[1]是最佳的交叉验证度量，而不是模型[2]的泛化性能。为了评估找到的最佳参数的泛化程度，您应该调用测试集上的分数，就像您所做的那样。因此，需要从将数据划分为训练集和测试集开始，只在X_train，y_train中拟合网格搜索，然后用X_test，y_test[2]对其进行评分。
深潜：
将数据分为训练集、验证集试集三重是防止网格搜索过程中参数过拟合的一种方法。另一方面，GridSearchCV在训练集中使用交叉验证，而不是同时使用训练集和验证集，但这并不能取代测试集。这可以在[2]和[3]中进行验证。
参考文献：
[1] GridSearchCV
[2] Python 机器学习简介
[3] 3.1交叉验证：评估估计器性能