Sklearn分类器在克隆或创建新实例后不会重置权重

Question

我正在尝试使用sklearn的SGD和NN对图像特征向量进行分类。我想：

• 随机播放我的数据
• 将其拆分为train / test
• 在火车上训练分类器并在测试集上进行测试
• 重复100次并计算平均值和标准差

似乎分类器不会重置其权重，并且分数随着每次迭代最终达到1而增加。我想要为每次迭代训练一个全新的分类器，而不是继续使用从前一个迭代学到的权重洗牌。以下是我正在使用的代码。我尝试使用sklearn.base.clone方法（http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.base.clone.html）与神经网络克隆没有权重的模型，我尝试在每次迭代时使用SGD创建一个新的分类器。每次迭代都会保持更高的分数。

$(document).ready(function() {
  $('h1').focus();
  document.execCommand('selectAll', false, null);
})

$("#deselect").click(function(){
        window.getSelection().removeAllRanges();
  });