●使用sklearn 的 MLP 实现神经网络 ●数据要求： ●回归问题： ●选取任意标准数据集测试

使用scikit-learn库中的MLP（Multi-Layer Perceptron，多层感知器）模块可以很方便地创建一个多层神经网络来解决回归问题。这里我们假设你已经有了一个结构化数据集，例如波士顿房价数据集(Boston Housing Dataset)或者其他类似的标准机器学习数据集。

以下是使用sklearn的MLPRegressor进行神经网络回归的基本步骤：

1. **导入所需库**：

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neural_network import MLPRegressor

2. **加载数据集**：

boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

确保已经拆分了特征(X)和目标变量(y)，通常会分为训练集和测试集：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

3. **预处理数据**：
对于回归任务，有时需要对数值型数据标准化（如归一化或标准化）：

scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

4. **创建并训练模型**：

mlp = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(100,), activation='relu', solver='adam', alpha=0.0001, max_iter=500)
mlp.fit(X_train, y_train)

`hidden_layer_sizes`指定了隐藏层的数量和节点数，`activation`选择激活函数，`solver`是优化算法，`alpha`是L2正则化系数，`max_iter`表示最大迭代次数。

5. **评估模型**：

y_pred = mlp.predict(X_test)

你可以使用如均方误差(MSE)、R²分数等指标来评估模型性能。