MLPClassifier n_jobs

MLPClassifier n_jobs 是一个参数，用于指定 MLPClassifier 模型训练时使用的 CPU 核心数量。它的默认值为 1，表示只使用一个 CPU 核心进行训练。如果你的计算机有多个 CPU 核心，可以将 n_jobs 设置为大于 1 的整数，以加速模型训练。但是，如果你的计算机资源有限，建议将 n_jobs 设置为 1，以避免资源竞争和过度消耗。

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你的sklearn什么版本，为什么我这里的MLPClassifier没有n_jobs这个参数

我的sklearn版本是.23.2，MLPClassifier在这个版本中没有n_jobs这个参数。可能是因为该参数在该版本中被移除或者该参数只在其他版本中存在。建议您查看您的sklearn版本和MLPClassifier的文档以获取更多信息。

model = MLPClassifier() clf = GridSearchCV(model, parameter_space, n_jobs=-1, cv=5) clf.fit(x, y) 含义

这段代码使用了 MLPClassifier 模型来进行分类任务。GridSearchCV 函数用于进行网格搜索交叉验证，可以自动遍历参数空间，找到最优的模型参数。其中，parameter_space 是一个字典类型的参数空间，包含了 MLPClassifier 模型的各种参数及其可能的取值范围。n_jobs 参数指定了并行运行的 CPU 核数，-1 表示使用所有可用的核数。cv 参数指定了交叉验证的折数。x 和 y 分别是训练数据的特征和标签。最后，clf.fit(x, y) 函数用于训练模型并寻找最优参数。