我运行了来自sklearn或scikit模块的以下感知器函数，n_iter设置为40。测试数据总共有45个，其中4个被错误分类。

sklearn_percep=Perceptron(n_iter=40,eta0=0.1,random_state=0)

后来我将n_iter调整为100，现在错误分类的数量增加到了16个中的45个。

sklearn_percep=Perceptron(n_iter=100,eta0=0.1,random_state=0)

出于好奇，我再次运行了n_iter=1000，现在错误分类数量为5个中的45个。

我使用的是Iris数据集，其中包含三种分类。我知道当学习率非常低时，需要更多的轮次来达到收敛，但是过多的轮次是如何降低学习算法的性能的呢？

我的数据是从150行数据中按0.3和0.7的比例进行一次性分割的。

感谢您的宝贵时间。

回答：

一般来说，给予足够的轮次，一个稳定的分类器应该会收敛。一旦它找到了其成本函数的一个局部最小值，它应该会停留在那里。然而，在分类器学习的过程中肯定会存在噪声。

通常，最好在训练过程中持续监控测试集上的准确率。你可以绘制这些数据来观察算法的收敛速度。