Масштабирование и target encoding до cross_val_score

X_enc = TargetEncoder().fit_transform(X, y)
X_all = StandardScaler().fit_transform(X_enc)

scores = cross_val_score(model, X_all, y, cv=5, scoring="roc_auc")
print(scores.mean())   # 0.91

• cross_val_score сам изолирует фолды, проблема только в смене периода данных
• Пять фолдов дают слишком шумную оценку, нужно увеличить cv и усреднить
• Препроцессинг обучен на всех данных, включая валидационные фолды, поэтому оценка завышена
• Проблема только в target encoding, масштабирование до сплита на оценку не влияет