我知道决策树不会受到缩放数据的影响，但是当我在决策树中缩放数据时，它会给我带来糟糕的表现（糟糕的回忆，精确度和准确性）
但是当我不扩展所有性能指标时，决策树给了我一个惊人的结果 . 怎么会这样？
注意：我使用GridSearchCV，但我不认为交叉验证是我的问题的原因 . 这是我的代码：
scaled = MinMaxScaler()
pca = PCA()
bestK = SelectKBest()
combined_transformers = FeatureUnion([ ("scale",scaled),("best", bestK),
("pca", pca)])
clf = tree.DecisionTreeClassifier(class_weight= "balanced")
pipeline = Pipeline([("features", combined_transformers), ("tree", clf)])
param_grid = dict(features__pca__n_components=[1, 2,3],
features__best__k=[1, 2,3],
tree__min_samples_split=[4,5],
tree__max_depth= [4,5],
)
grid_search = GridSearchCV(pipeline, param_grid=param_grid,scoring='f1')
grid_search.fit(features,labels)
使用缩放功能MinMaxScaler（），我的表现是：
f1 = 0.837209302326
recall = 1.0
precision = 0.72
accuracy = 0.948148148148
但没有缩放：
f1 = 0.918918918919
recall = 0.944444444444
precision = 0.894736842105
accuracy = 0.977777777778
1 回答
我不熟悉scikit-learn，请原谅我，如果我误解了什么 .
首先，PCA标准化功能吗？如果没有，它将为缩放和非缩放输入提供不同的结果 .
其次，由于分裂样本的随机性，CV可能在每次运行时给出不同的结果 . 这将影响结果，特别是对于小样本量 . 此外，如果您的样本量较小，结果可能会有所不同 .
我有以下建议：
缩放可以视为额外的超参数，可以通过CV进行优化 .
执行额外的CV（称为嵌套CV）或保持以估计性能 . 这是通过保留测试集，使用培训数据上的CV选择模型然后评估其在测试集上的性能来完成的（如果是嵌套CV，则对所有折叠重复执行此操作并平均性能估计） . 当然，您的最终模型应该在整个数据集上进行训练 . 通常，您不应该使用用于模型选择的CV的性能估计，因为它将过于乐观 .