MLPRegressor权重调取

MLPRegressor是一种多层感知器(MLP)的回归模型。在训练该模型时，需要调整模型的超参数，如层数、每层神经元个数、学习率等。此外，模型的训练还需要对权重进行调整。

在sklearn库中，MLPRegressor模型中的权重可以通过coef_和intercept_属性进行获取和设置。其中，coef_是一个列表，包含了每一层的权重矩阵，而intercept_是一个列表，包含了每一层的偏置向量。

如果你想要进行权重调整，可以通过以下步骤实现：
1. 创建一个MLPRegressor对象，并使用fit方法进行训练。
2. 通过coef_和intercept_属性获取模型的权重和偏置。
3. 对权重和偏置进行修改。
4. 使用修改后的权重和偏置重新训练模型。

注意：权重调整需要具有一定的领域知识，以确保模型的性能不会受到不良影响。