机器学习使用sklearn 的 MLP 实现神经网络

使用sklearn的MLP（多层感知器）可以实现神经网络。MLP是一种前馈神经网络，通过使用反向传播算法进行训练，并且可以用于分类和回归任务。下面是一个使用sklearn的MLP进行神经网络训练的示例代码：

from sklearn.neural_network import MLPClassifier

# 创建MLP分类器对象
mlp = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100, ), activation='relu', solver='adam', 
                    learning_rate='adaptive', max_iter=1000)

# 使用训练数据拟合模型
mlp.fit(X_train, y_train)

# 使用训练好的模型进行预测
y_pred = mlp.predict(X_test)

在上面的代码中，我们创建了一个MLP分类器对象，并指定了隐藏层的大小、激活函数、求解器和学习率等参数。然后，我们使用训练数据拟合模型，并使用训练好的模型进行预测。