使用 scikit-learn 中的 mlpclassifier 按时代制作准确度图答案

【问题标题】：Make a graph of accuracy by epoch with mlpclassifier in scikit-learn使用 scikit-learn 中的 mlpclassifier 按时代制作准确度图
【发布时间】：2018-08-31 22:05:24
【问题描述】：

我想在 scikit-learn 中按 epoch 测试准确性。然而，到目前为止，我一直没有成功。

这是我使用 mlpclassifier 进行分类的代码部分：

NUM_EPOCHS = 1000
LOG_FOR_EVERY = 10

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
clf = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(18, 175, 256), batch_size=528,
                    learning_rate_init=0.0001, beta_1=0.001,
                    beta_2=0.001, max_iter=1, warm_start=True)


for i in range(NUM_EPOCHS):
    clf.fit(X_train, y_train.ravel())

我还用这个result 制作了一个图表，但我需要让它连续并进一步提高准确性。

为什么准确率没有提高？

【问题讨论】：

请在您的fit 函数中添加steps by epoch 和epochs 参数：keras.io/models/sequential
也许你可以用这个例子：-scikit-learn.org/stable/auto_examples/neural_networks/…

标签： python tensorflow plot scikit-learn epoch

【解决方案1】：

请尝试：

clf.fit(X_train, y_train.ravel(), epochs=NUM_EPOCHS)

【讨论】：

在 scikit MLPClassifier 中没有名为 epoch 的参数。
您指的是 Keras 中的fit() 方法。问题是关于scikit-learn，与 Keras 无关。请在发布答案之前仔细阅读问题。