为什么在 GridSearchCV 中使用 StandardScaler 时会得到不同的结果？

Question

我想通过 GridSearchCV 优化 SVM 的超参数。但是最佳估计器的分数与运行具有最佳参数的svm时的分数有很大不同。

#### Hyperparameter search with GridSearchCV###

pipeline = Pipeline([
        ("scaler", StandardScaler()), 
        ("svm", LinearSVC(loss='hinge'))])                      

param_grid=[{'svm__C': c_range}]      

clf = GridSearchCV(pipeline, param_grid=param_grid, cv=5, scoring='accuracy')
clf.fit(X,y)          
print('\n Best score: ',clf.best_score_)


#### scale train and test data  ###

sc = StandardScaler()
sc.fit(X)
X = scaler.transform(X)
X_test = sc.transform(X_test)


###### test best estimator with test data ###################

print("Best estimator score: ", clf.best_estimator_.score(X_test, y_test))


##### run SVM with the best found parameter ##### 

svc = LinearSVC(C=clf.best_params_['svm_C'])
svc.fit(X,y)
print("score with best parameter: ", svc.score(X_test,y_test))

结果如下：

最好成绩：0.784

最佳估算器分数：0.6991

最佳参数得分：0.7968

不明白为什么best estimator和svm的分数不一样？以下哪个结果是正确的测试精度？为什么 Best estimator 的分数 0.6991 这么差？我是不是做错了什么？

Answer 1

在下面一行中：

print("Best estimator score: ", clf.best_estimator_.score(X_test, y_test))

您传递的 X_test 已经缩放到 clf，这是一个包含另一个缩放器的 pipeline，因此基本上您将数据缩放为上次预测的两倍将缩放后的数据传递给 svc 的语句，它只是在不缩放的情况下进行模型拟合。所以在这两种情况下输入的数据是完全不同的，所以你的预测也是不同的。

希望对您有所帮助！

为什么在 GridSearchCV 中使用 StandardScaler 时会得到不同的结果？

Why do I get different results when using the StandardScaler in GridSearchCV?

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