sgdr.n_iter_

sgdr.n_iter_是一个机器学习模型的属性，用于获取模型在训练过程中实际迭代的次数。在使用随机梯度下降算法进行模型训练时，由于每次更新都是基于随机样本的，因此实际的迭代次数可能会小于设定的最大迭代次数。因此，使用.n_iter_属性可以获取模型在训练过程中真正迭代的次数，从而更好地了解模型的训练情况。

相关问题

sgdr = SGDRegressor(max_iter=1000) sgdr.fit(X_norm, y_train) print(sgdr) print(f"number of iterations completed: {sgdr.n_iter_}, number of weight updates: {sgdr.t_}")

这段代码使用了scikit-learn库中的SGDRegressor类来进行线性回归模型的训练。

首先，创建了一个SGDRegressor对象，命名为sgdr，并设置最大迭代次数为1000。

然后，使用fit方法将标准化后的数据集X_norm和目标变量y_train输入到模型中进行训练。

接下来，使用print函数输出sgdr对象的信息，这将显示模型的参数设置和其他相关信息。

最后，使用f-string格式化输出sgdr对象的迭代次数（n_iter_）和权重更新次数（t_）。

这段代码的目的是训练一个线性回归模型，并打印出相关的信息和迭代次数以及权重更新次数。

sgdr.predict

As an AI language model, I do not have access to any specific data or programming related to sgdr.predict. Can you please provide me with more context or information so that I can better understand your query and provide an appropriate response?