激活函数选项：activation : {'identity', 'logistic', 'tanh', 'relu'}, default='relu' model = Pipeline([('Scaler',StandardScaler()),('MLP',MLPRegressor(hidden_layer_sizes=500, activation='relu',solver='adam', batch_size='auto', learning_rate='constant', learning_rate_init=0.01, power_t=0.5, max_iter=1000, shuffle=True, random_state=None, tol=0.0001, verbose=False, warm_start=False, momentum=0.9, nesterovs_momentum=True, early_stopping=False, validation_fraction=0.1, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=1e-08, n_iter_no_change=10))]) clf = model.fit(X_train,Y_train)哪些参数可以修改

您可以修改以下参数：
- hidden_layer_sizes：神经网络的层数和每层神经元的数量
- activation：激活函数选项，可选的包括 'identity', 'logistic', 'tanh', 'relu'
- solver：权重优化方法，可选的包括 'lbfgs', 'sgd', 'adam'
- learning_rate：学习率的初始值，可选的包括 'constant', 'invscaling', 'adaptive'
- max_iter：最大的迭代次数
- momentum：动量参数，用于加速权重的更新
- early_stopping：是否启用早停法，可选的包括 True 和 False
- validation_fraction：用于早停法的验证集的比例
- n_iter_no_change：连续多少次迭代没有改善时停止训练。