插入符号交叉验证中的预处理

我有一个关于数据预处理的问题需要澄清。据我了解，当我们通过交叉验证调整超参数并估计模型性能时，我们需要在交叉验证中进行，而不是预处理整个数据集。换句话说，在交叉验证中，我们对训练折叠进行预处理，然后使用相同的预处理参数来处理测试折叠并进行预测。

在下面的示例代码中，当我在 caret::train 中指定 preProcess 时，它会自动执行此操作吗？如果有人能澄清我这一点，我真的很感激。

从一些在线资源来看，有些人预处理整个数据集（训练集），然后使用预处理数据通过交叉验证来调整超参数，这似乎不对......

library(caret)
library(mlbench)
data(PimaIndiansDiabetes)

control <- trainControl(method="cv", 
                        number=5,
                        preProcOptions = list(pcaComp=4))
grid=expand.grid(mtry=c(1,2,3))

model <- train(diabetes~., data=PimaIndiansDiabetes, method="rf", 
               preProcess=c("scale", "center", "pca"), 
               trControl=control,
               tuneGrid=grid)

您的担忧是对的。引入积极偏见的方法有很多。

根据插入符的创建者 Max Kuhn 的说法，当preProcess指定于train:

所有预处理均应用于数据的重采样版本 （例如 10 倍 CV 中的 90%），然后将这些计算应用于 抵制者（剩余的 10%）无需重新计算。

source: https://github.com/topepo/caret/issues/335 https://github.com/topepo/caret/issues/335