我在使用MLPClassifier时对fit函数的应用遇到了问题。我仔细阅读了Scikit-Learn关于此的文档，但无法确定验证是如何工作的。

这是交叉验证吗，还是训练数据和验证数据之间有分割？

提前感谢。

回答：

fit函数本身并不包含交叉验证，也不进行训练测试分割。幸运的是，你可以自己完成这些操作。

训练测试分割：

from sklearn.model_selection import train_test_splitX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33) // 测试集大小为0.33 clf = MLPClassifier()clf.fit(X_train, y_train) clf.predict(X_test, y_test) // 在测试集上进行预测 

K折交叉验证

from sklearn.model_selection import KFoldkf = KFold(n_splits=2)kf.get_n_splits(X)clf = MLPClassifier()for train_index, test_index in kf.split(X):   X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]   y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]   clf.fit(X_train, y_train)    clf.predict(X_test, y_test) // 在测试集上进行预测 

对于交叉验证，有多种函数可用，你可以在这里阅读更多。这里提到的k折只是一个例子。

编辑：

感谢这个回答，但基本上fit函数是如何具体工作的？它只是在给定数据（即训练集）上训练网络，直到达到max_iter，然后就结束了？

我假设你使用的是MLPClassifier的默认配置。在这种情况下，fit函数试图基于adam优化器进行优化。确实，在这种情况下，网络会训练直到达到max_iter。

此外，在K折交叉验证中，随着循环的进行，模型是否在改进，还是只是从头开始？

实际上，交叉验证并不是用来提高网络性能的，而是一种测试你的算法在不同数据上泛化能力的方法。对于k折，会训练和测试k个独立的分类器。