如何在python sklearn中为NMF选择最佳数量的组件？

python的sklearn中没有内置函数来实现这一点

在我的研究中，我发现“精度分数”误差（分量）可以通过

组件的最佳数量将具有最小误差（c）

给出下面的测试代码，如何在python中实现精度评分

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.decomposition import NMF
X = np.random.rand(40, 100) # create matrix for NMF
c = 4
model = NMF(n_components=c, init='random', random_state=0)
W = model.fit_transform(X)
H = model.components_