python的MLPRegressor算法

MLPRegressor（多层感知器回归模型）是一种基于神经网络的回归算法。它是一种有监督学习算法，可以用于建立非线性回归模型。在MLPRegressor模型中，有多个神经元（节点）连接在一起形成层，每个神经元都与下一层的所有神经元相连。每个神经元都会计算其输入的加权和，然后将其传递给一个激活函数，以生成输出。MLPRegressor使用反向传播算法来更新神经网络的权重，以最小化预测值与真实值之间的误差。在使用MLPRegressor之前，需要对数据进行预处理和归一化，以确保算法的准确性和稳定性。