下列代码隐藏层用的转换函数是什么：import numpy as np from sklearn.neural_network import MLPRegressor from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error 输入自变量和因变量 X = np.array([7.36, 7.37, 7.37, 7.39, 7.4]).reshape(-1, 1) y = np.array([7.37, 7.37, 7.39, 7.4, 7.41]) 创建并训练人工神经网络模型 model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(12, 12), activation='relu', solver='adam') model.fit(X, y) 预测新的自变量对应的因变量 X_new = np.array([7.41]).reshape(-1, 1) y_pred = model.predict(X_new) print("预测值:", y_pred)

根据给定的代码，隐藏层使用的转换函数是ReLU（Rectified Linear Unit）。在代码中，参数`activation='relu'`指定了使用ReLU作为转换函数。

ReLU是一种常用的转换函数，它将负输入值设为0，将正输入值保持不变。具体而言，ReLU函数定义为：f(x) = max(0, x)

在给定的代码中，隐藏层使用了两个隐藏层，每个隐藏层包含12个神经元。这些隐藏层的转换函数都是ReLU。

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下列代码隐藏层用的函数是什么：import numpy as np from sklearn.neural_network import MLPRegressor from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error 输入自变量和因变量 X = np.array([7.36, 7.37, 7.37, 7.39, 7.4]).reshape(-1, 1) y = np.array([7.37, 7.37, 7.39, 7.4, 7.41]) 创建并训练人工神经网络模型 model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(12, 12), activation='relu', solver='adam') model.fit(X, y) 预测新的自变量对应的因变量 X_new = np.array([7.41]).reshape(-1, 1) y_pred = model.predict(X_new) print("预测值:", y_pred)

根据给定的代码，隐藏层使用的激活函数是ReLU（Rectified Linear Unit）。在代码中，参数`activation='relu'`指定了使用ReLU作为激活函数。

ReLU是一种常用的激活函数，它将负输入值设为0，将正输入值保持不变。具体而言，ReLU函数定义为：f(x) = max(0, x)

在给定的代码中，隐藏层使用了两个隐藏层，每个隐藏层包含12个神经元。这些隐藏层的激活函数都是ReLU。

from sklearn.datasets import load_boston import numpy as np import pandas as pd data=pd.read_csv('./data_picture/chapter1/boston_house_prices.csv') data.head() from sklearn.model_selection import train_test_split X=data.drop('MEDV',axis=1) y=data['MEDV'] X=X.values y=y.values X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,random_state=33,test_size=0.25) from sklearn.preprocessing import StandardScaler ss_X=StandardScaler() scaler_X=ss_X.fit(X_train) X_train=scaler_X.transform(X_train) X_test=scaler_X.transform(X_test) from sklearn.neural_network import MLPRegressor model = MLPRegressor(solver='lbfgs', hidden_layer_sizes=(15,15), random_state=1) model.fit(X_train, y_train) from sklearn.metrics import r2_score,mean_squared_error,mean_absolute_error print('训练集回归评估指标：') model_score1=model.score(X_train,y_train) print('The accuracy of train data is',model_score1) print('测试集回归评估指标：') model_score2=model.score(X_test,y_test) print('The accuracy of test data is',model_score2) y_test_predict=model.predict(X_test) mse=mean_squared_error(y_test,y_test_predict) print('The value of mean_squared_error:',mse) mae=mean_absolute_error(y_test,y_test_predict) print('The value of mean_absolute_error:',mae)解析一下这段代码

这段代码是一个机器学习模型的训练和评估过程，具体步骤如下：

1. 从sklearn.datasets模块中导入boston数据集。
2. 使用pandas模块读取boston房价数据集，将其存储在data变量中，并显示前5行数据。
3. 从sklearn.model_selection模块中导入train_test_split函数，将数据集划分为训练集和测试集，其中训练集占75%，测试集占25%。
4. 从sklearn.preprocessing模块中导入StandardScaler类，用于对数据进行标准化处理。
5. 对训练集和测试集中的特征数据X进行标准化处理，使用fit()函数对scaler_X进行训练，再使用transform()函数对X_train和X_test进行标准化处理。
6. 从sklearn.neural_network模块中导入MLPRegressor类，用于创建多层感知机回归模型。
7. 创建MLPRegressor对象，并指定模型参数：solver='lbfgs', hidden_layer_sizes=(15, 15), random_state=1。其中，solver参数指定优化算法为拟牛顿法L-BFGS，hidden_layer_sizes参数指定模型中隐藏层的节点数为15，random_state参数指定随机种子。
8. 使用fit()函数对模型进行训练，输入训练集的特征数据X_train和目标数据y_train。
9. 从sklearn.metrics模块中导入r2_score、mean_squared_error和mean_absolute_error函数，用于评估模型的性能。
10. 分别使用score()函数计算训练集和测试集的R2得分，并输出结果。
11. 使用predict()函数对测试集进行预测，计算预测结果与实际结果之间的均方误差和平均绝对误差，并输出结果。