早停和学习神经系统_网络.MLPClassifi

Question

我正在使用^{}。我使用的是early_stopping特性，它使用验证分割（默认为训练数据的10%）来评估每次迭代的性能。在

然而，我的问题是多标签。根据API，验证使用子集精度，这对于多标签问题非常苛刻。在

是否可以定义一个可供选择的评分函数（理想情况下是mlogloss）用于验证？谢谢。在

Answer 1

解决方案是使用sknn而不是MLP的sklearn实现。允许使用添加我们自己的有效的_集并指定loss函数。详细信息here。在