Стандартизация, избыточная выборка и GridSearchCV

Question

Я использую код, указанный ниже.

#Import Required Libraries
from imblearn.over_sampling import SMOTE  
from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler  
from imblearn.pipeline import Pipeline as imbPipeline
from sklearn import tree 

from sklearn import preprocessing

params_grid = {
          'max_leaf_nodes': list(range(2,100,5)),
          'min_samples_split': [2, 3, 4,5,6,7,8,9],
          'min_samples_leaf': list(range(5, 100,5)),
          'max_depth':[2, 3, 4,5],
          'criterion': ['gini', 'entropy']
          } 

skfolds = StratifiedKFold(n_splits=10,random_state=42)

pipe_clf = imbPipeline([
    ('standardize',preprocessing.StandardScaler()),
    ('oversample_smote', SMOTE(ratio='auto',random_state=42)), 
    ('clf_dtree_Grid_SearchCV',model_selection.GridSearchCV(tree.DecisionTreeClassifier(random_state=42,class_weight='balanced'),param_grid=params_grid,cv=skfolds))
    ])

Мои вопросы:

1) Когда grid_search.fit(X_train_reduced, y_train) выполняется, есть preprocessing.StandardScaler() сделано только один раз или неоднократно? Я думаю, что это делается только один раз.

2) Когда grid_search.fit(X_train_reduced, y_train) выполняется среднее значение и стандартное отклонение, рассчитанное по X_train_reduced используется для стандартизации переменных для тренировочных сгибов и тестовых сгибов X_train_reduced?

3) Когда grid_search.fit(X_train_reduced, y_train) выполняется среднее значение и стандартное отклонение, рассчитанное по preprocessing.StandardScaler() используется для стандартизации переменных для тренировочных сгибов и тестовых сгибов X_train_reduced?

4) Когда grid_search.fit(X_train_reduced, y_train) Как подтвердить, что передискретизация выполняется только для тренировочных складок? X_train_reduced а не для тестовых складок X_train_reduced?

4) Когда я побегу grid_search.predict(X_test_reduced, y_test), - Значения среднего и стандартного отклонения получены из preprocessing.StandardScaler() используется для стандартизации переменных в X_test_reduced? - Должен ли шаг передискретизации соответствовать preprocessing.StandardScaler()быть опущенным?