启用Scikit-Learn MLPRegressor时，我对{{3}}有一些疑问：
是否在提供的测试数据的前面或后面随机选择了验证数据（请参见“ validation_fraction”）？
在训练的连续迭代过程中，验证数据是相同还是不同？
在培训的最后阶段是否会自动包含/修改验证数据？
如果对于n_iter_no_change个连续时期，验证得分至少没有提高tol，那么将返回先前的最佳回归值，还是fit（）函数仅返回最后一个回归值？
答案 0 :(得分：1)
是随机选择的验证数据（请参见“ validation_fraction”）， 在提供的测试数据的前面还是后面？
MLPRegressor在内部使用train_test_split创建验证数据。如果shuffle的{{1}}参数设置为false，则从测试数据的末尾获取分数。如果MLPRegressor设置为true，则将随机选择数据。
验证数据在连续过程中是相同还是不同 训练的迭代？
所有训练迭代的验证数据都相同
在验证期间，将自动包含/修改验证数据 培训的最后阶段？
验证数据将永远不会用于训练模型。它仅用于对模型评分。
当验证分数没有提高至少tol n_iter_no_change连续的历元，将前一个最佳回归 返回，还是将fit（）函数简单地返回最后一个 回归器？
如果验证得分没有提高，而不是继续，那么提前停止将停止训练模型（避免过度拟合），并返回模型的最佳参数（link）