sklearn库的神经网络

sklearn库中包含了一个简单的神经网络模块，用于解决分类和回归问题。这个模块是基于多层感知器（MLP）的人工神经网络。

要使用sklearn的神经网络模块，首先需要导入`sklearn.neural_network`模块。然后，你可以创建一个`MLPClassifier`或者`MLPRegressor`的实例，用于分类或回归任务。

下面是一个简单的例子，展示了如何使用sklearn的神经网络模块进行分类:

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
data = load_iris()
X = data.data
y = data.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)

# 创建神经网络分类器
clf = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(10,), max_iter=1000)

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)

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

这个例子中，我们加载了鸢尾花数据集，将数据集划分为训练集和测试集，并且创建了一个只包含一个隐藏层的神经网络分类器。然后，我们训练这个模型，并在测试集上进行预测，最后计算了预测的准确率。

对于回归问题，可以使用`MLPRegressor`类似地进行建模和预测。你可以通过调整不同的参数来改进模型的性能，比如隐藏层大小、迭代次数等等。

希望这个例子能帮助到你！如果有任何问题，请随时问我。