python mlp

多层感知机（Multilayer Perceptron，简称 MLP）是一种基于人工神经网络的机器学习模型，常用于解决分类和回归问题。它由多个神经元组成的输入层、若干个隐藏层和一个输出层构成。

在 Python 中，我们可以使用各种库来实现 MLP，例如使用 scikit-learn 库中的 MLPClassifier 和 MLPRegressor 类来构建 MLP 模型。这些类提供了丰富的参数设置，可以根据不同的问题进行调整。

以下是一个使用 scikit-learn 库中 MLPClassifier 类构建 MLP 模型的示例代码：

from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建 MLP 模型
model = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100,), max_iter=500, random_state=42)

# 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)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("准确率：", accuracy)

这是一个简单的示例，使用 iris 数据集进行分类任务。你可以根据自己的需求来调整 MLP 模型的参数和输入数据。