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是否有可能获得MLPClassifier的每次迭代的测试分数?

我想并排查看训练数据和测试数据的损耗曲线.目前,使用clf.loss_curve(参见下文)获得每次迭代的训练集损失似乎很简单.

from sklearn.neural_network import MLPClassifier
clf = MLPClassifier()
clf.fit(X,y)
clf.loss_curve_ # this seems to have loss for the training set
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

但是,我还想在测试数据集上绘制性能.这可用吗?

python neural-network scikit-learn

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