Solucionado
Bom dia!
Na aula para apuração do fit na etapa do grid.fit(X, y) (aula 4 vídeo 02 - Entendendo a taxa de aprendizagem), sugere-se incluir a base completa do X e do y, conforme aulas anteriores.
A minha dúvida é se a utilização da base como um todo não poderia gerar um problema de vazamento de dados da base de Teste para os cálculos da base de Treino.
Olá, Hélio! tudo bem?
Sua dúvida sobre o possível vazamento de dados ao usar a base completa no grid.fit(X, y) é muito válida e importante. O conceito de vazamento de dados ocorre quando informações do conjunto de teste são inadvertidamente usadas durante o treinamento do modelo.
No caso do GridSearchCV, ele utiliza a técnica de validação cruzada para avaliar o desempenho do modelo. Com isso, ele divide automaticamente seus dados em diferentes subconjuntos (ou "folds") e, para cada combinação de hiperparâmetros, treina o modelo em uma parte dos dados e testa em outra. Dessa forma, ele não utiliza diretamente o conjunto de teste final durante o processo de ajuste de hiperparâmetros, evitando o vazamento de dados.
Por exemplo, se você tem um conjunto de dados X e y, o GridSearchCV pode dividi-los em 5 partes (se cv=5), treinando o modelo em 4 partes e validando na parte restante. Isso é repetido para cada combinação de hiperparâmetros e para cada parte dos dados, garantindo que o modelo não "veja" os dados de teste até que o processo de ajuste de hiperparâmetros esteja completo.
Espero ter esclarecido.
Abraços e bons estudos!
Maravilha! Muito obrigado pelo retorno Monalisa!