如何在ScikitLearn中评估神经网络MLPClassifier（关于偏差/方差/交叉验证）？

Question

基于这个最近的话题，我想知道如何为ScikitLearn MLPClassifier诊断高偏差/差异：

SkikitLearn learning curve strongly dependent on batch size of MLPClassifier ??? Or: how to diagnose bias/ variance for NN?

此后，我感兴趣的一些特定要点：

1。）可以根据训练样本的数量来绘制具有训练和测试准确性的学习曲线；但是，NN训练的时间跨度很长，在那儿是不可以考虑的。那么学习曲线对神经网络有用吗？

2。）对于某些求解器，将verbose设置为True将显示每次迭代的成本函数。但是，对于其他人而言，它似乎不起作用。有访问此选项吗？

3。）是否有一些东西可以针对ScikitLearn中的时期绘制训练和测试错误？

4。）您通常如何为神经网络诊断高偏差/方差？您通常使用哪些图来“照看”学习过程？这就是我最感兴趣的。

在此先感谢您的帮助：）