Sklearn神经网络训练和测试的两个不同步骤PYTHON

Question

我用sklearn python创建了一个神经网络：

 mlp=MLPClassifier()
 mlp.fit(X_train,y_train)

我用python运行代码，然后训练NN。在

现在，我将在不同的阶段预测一些东西，然后不用重新训练NN，用这句话：

^{pr2}$

基本上，fit和predict调用应该分两个不同的步骤完成，而不必每次重新训练NN，例如，如果我要验证一组新的数据，如下所示：

 prediction2=mlp.predict(Z_test) 

Answer 1

可以使用pickle将Python对象保存到磁盘。所以您将有一个train.py，它将pickleMLP，然后是{}，其中{}是来自本地磁盘的对象。在