Sklearn 模型的 .fit() 方法

Question

Sklearn 模型的 .fit () 方法是否会在每次调用时重置权重？下面的代码可以吗？我在某处看到它进行交叉验证，我不知道它是否有意义。

from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.model_selection import train_test_split

X, y = make_regression(n_samples=200)
regr = MLPRegressor(solver='sgd', max_iter=150)

for i in range(5):
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)
    regr.fit(X_train, y_train)

谢谢。

Answer 1

是的，它会重置权重，正如您在 documentation 上看到的那样

多次调用 fit() 将覆盖之前任何 fit() 学到的内容