sklearn：应用相同的缩放来训练和预测管道

Question

我正在编写一个函数，通过 k 折交叉验证选择最佳模型。在函数内部，我有一个管道

1. 缩放数据
2. 寻找决策树回归器的最佳参数

那我想用模型来预测一些目标值。为此，我必须应用在网格搜索期间应用的相同缩放。

管道是否使用与训练数据相同的拟合来转换我想要预测目标的数据，即使我没有指定它？我一直在查看documentation 和here 似乎可以做到这一点，但我完全不确定，因为这是我第一次使用管道。

def build_model(data, target, param_grid):
    # compute feature range
    features = df.keys()
    feature_range = dict()
    maxs = df.max(axis=0)
    mins = df.min(axis=0)
    for feature in features:
        if feature is not 'metric':
            feature_range[feature] = {'max': maxs[feature], 'min': mins[feature]}

    # initialise the k-fold cross validator
    no_split = 10
    kf = KFold(n_splits=no_split, shuffle=True, random_state=42)
    # create the pipeline
    pipe = make_pipeline(MinMaxScaler(), 
                         GridSearchCV(
                             estimator=DecisionTreeRegressor(), 
                             param_grid=param_grid, 
                             n_jobs=-1, 
                             cv=kf, 
                             refit=True))
    pipe.fit(data, target)

    return pipe, feature_range

max_depth = np.arange(1,10)
min_samples_split = np.arange(2,10)
min_samples_leaf = np.arange(2,10) 
param_grid = {'max_depth': max_depth, 
              'min_samples_split': min_samples_split, 
              'min_samples_leaf': min_samples_leaf}
pipe, feature_range = build_model(data=data, target=target, param_grid=param_grid)

# could that be correct?
pipe.fit(test_data)

编辑：我在 [preprocessing] 的文档中发现每个预处理工具都有一个 API，

在训练集上计算[变换]，以便能够在测试集上重新应用相同的变换

如果是这种情况，它可能会在内部保存转换，因此答案可能是肯定的。

Answer 1

sklearn 管道将调用fit_transform 或fit，然后调用transform，如果除了最后一步之外的所有步骤都不存在fit_transform 方法。因此，在您的管道中，缩放步骤将导致数据在 GridSearchCV 之前进行转换。

文档here。