sklearn实现bp神经网络

sklearn中实现bp神经网络需要使用MLPRegressor或者MLPClassifier类。其中，MLPRegressor用于回归问题，MLPClassifier用于分类问题。以下是一个简单的示例代码：

from sklearn.neural_network import MLPRegressor

# 构建神经网络模型
model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(10, 5), max_iter=1000)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

其中，hidden_layer_sizes参数指定了神经网络的层数和每层的神经元个数，max_iter参数指定了最大迭代次数。