请使用MLP神经网络写一个混凝土强度预测的代码，要求输出预测图、多个模型评价指标

好的，以下是使用MLP神经网络进行混凝土强度预测的代码，包括预测图和多个模型评价指标。

首先，我们需要准备数据。假设我们已经有了一个包含混凝土配合比和强度数据的数据集，我们需要将其划分为训练集和测试集。这里我们使用sklearn库的train_test_split函数来进行划分。

from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv('concrete_data.csv')

# 将数据集分为特征和标签
X = data.drop(['strength'], axis=1)
y = data['strength']

# 将数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

接下来，我们可以使用sklearn库的MLPRegressor类来构建MLP神经网络模型。我们需要指定模型的隐藏层大小、激活函数、学习率、最大迭代次数等参数。

from sklearn.neural_network import MLPRegressor

# 构建MLP神经网络模型
model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(100, 50), activation='relu', solver='adam', learning_rate='adaptive', max_iter=1000, random_state=42)

# 在训练集上训练模型
model.fit(X_train, y_train)

训练完成后，我们可以使用模型来进行预测。这里我们将测试集输入模型中，得到模型的输出结果，即对应的混凝土强度预测值。

# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

最后，我们可以使用sklearn库的一些模型评价指标来评估模型的性能，例如均方误差、平均绝对误差、决定系数等。

from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error, r2_score

# 计算模型评价指标
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)

# 输出模型评价指标
print('均方误差（MSE）:', mse)
print('平均绝对误差（MAE）:', mae)
print('决定系数（R^2）:', r2)

完整代码如下：

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error, r2_score
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据集
data = pd.read_csv('concrete_data.csv')

# 将数据集分为特征和标签
X = data.drop(['strength'], axis=1)
y = data['strength']

# 将数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建MLP神经网络模型
model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(100, 50), activation='relu', solver='adam', learning_rate='adaptive', max_iter=1000, random_state=42)

# 在训练集上训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算模型评价指标
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)

# 输出模型评价指标
print('均方误差（MSE）:', mse)
print('平均绝对误差（MAE）:', mae)
print('决定系数（R^2）:', r2)

# 绘制预测图
plt.scatter(y_test, y_pred)
plt.xlabel('True Values')
plt.ylabel('Predictions')
plt.show()

以上就是使用MLP神经网络进行混凝土强度预测的完整代码。