scikit-learn 拟合函数立即返回，处理了 0 个训练样本

问：

我遇到了版本问题，其中函数几乎立即返回，而无需处理任何训练样本。这一点很明显，因为模型的参数（指示求解器在拟合过程中看到的训练样本数）保持在 。scikit-learn1.3.2fit()MLPClassifiert_0

在尝试拟合包含超过 100,000 个训练样本的数据集时，会出现此问题，其中函数在不到 10 毫秒的时间内返回。以下最小示例复制了该问题：fit()

from sklearn.neural_network import MLPClassifier

X = [[1., 2.], [3., 4.]]
y = [1, 0]

clf = MLPClassifier(solver="lbfgs", alpha=1e-5, hidden_layer_sizes=(5, 2))
clf.fit(X, y)

print(clf.t_)  # Outputs: 0

我已经搜索过，但没有发现报告的类似问题。如果能深入了解为什么会发生这种情况，我们将不胜感激。

编辑：我在多个模型中一致地观察到这种行为。scikit-learn