MLPClassifier

好的，sklearn中的`MLPClassifier`是一个用于多层感知机（Multilayer Perceptron）的分类器。

多层感知机是一种神经网络模型，具有多个隐层。它通过在每个隐层中引入非线性激活函数来捕获更复杂的关系，并使用反向传播算法来训练权重。MLP在各种领域中都有广泛的应用，例如图像识别、自然语言处理、声音识别等。

下面是一个示例代码，展示如何使用`MLPClassifier`训练和预测一个二元分类任务：

from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 生成一些随机数据
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_informative=5, n_classes=2, random_state=1)

# 划分数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=1)

# 创建多层感知机分类器
clf = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(5, 2), max_iter=1000)

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)

# 输出预测准确率
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print('Accuracy:', accuracy)

在上面的代码中，我们首先生成了一些随机数据并将其分为训练集和测试集。接下来，我们创建了一个`MLPClassifier`对象，它有两个隐层，分别有5个和2个神经元。我们使用`fit`方法来训练模型，并使用`predict`方法在测试集上进行预测。最后，我们输出预测准确率。

希望这可以帮助你了解如何使用`MLPClassifier`进行分类任务。