import pandas as pd import numpy as np from sklearn.neural_network import MLPRegressor from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import preprocessing import matplotlib.pyplot as plt data_tr = pd.read_csv('BPdata_tr.txt') # 训练集样本 data_te = pd.read_csv('BPdata_te.txt') # 测试集样本 X=np.array([[0.0499853495508432],[0.334657078469172]]).reshape(1, -1) model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(10,), activation='relu',random_state=10, max_iter=8000, learning_rate_init=0.3) # 构建模型,调用sklearn实现神经网络算法 model.fit(data_tr.iloc[:, :2], data_tr.iloc[:, 2]) # 模型训练 pre = model.predict(data_te.iloc[:, :2]) # 模型预测 pre1 = model.predict(X) err = np.abs(pre - data_te.iloc[:, 2]).mean() # 模型预测误差 print(pre,end='\n______________________________\n') print(pre1,end='\n++++++++++++++++++++++++++++++++\n') print('误差：',err)

这段代码是一个简单的使用sklearn库实现的多层感知器神经网络回归算法的示例。具体实现步骤如下：

1. 导入相关的库：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import preprocessing
import matplotlib.pyplot as plt

2. 读取训练集和测试集数据，并将数据分为输入特征和目标输出两部分：

data_tr = pd.read_csv('BPdata_tr.txt')  # 训练集样本
data_te = pd.read_csv('BPdata_te.txt')  # 测试集样本
X = np.array([[0.0499853495508432],[0.334657078469172]]).reshape(1, -1)   # 预测数据

3. 构建模型，设置神经网络的参数：

model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(10,), activation='relu',random_state=10, max_iter=8000, learning_rate_init=0.3)

其中，hidden_layer_sizes表示隐藏层的神经元个数为10，activation表示激活函数使用ReLU，random_state表示随机种子，max_iter表示最大迭代次数，learning_rate_init表示初始学习率。

4. 使用训练集数据训练模型：

model.fit(data_tr.iloc[:, :2], data_tr.iloc[:, 2])

其中，data_tr.iloc[:, :2]表示取训练集数据的前两列作为输入特征，data_tr.iloc[:, 2]表示取训练集数据的第三列作为目标输出。

5. 使用测试集数据预测模型的输出：

pre = model.predict(data_te.iloc[:, :2])

其中，data_te.iloc[:, :2]表示取测试集数据的前两列作为输入特征。

6. 对预测结果进行评估，计算预测误差：

err = np.abs(pre - data_te.iloc[:, 2]).mean()
print('误差：',err)

其中，data_te.iloc[:, 2]表示取测试集数据的第三列作为目标输出。最后输出预测结果和预测误差。