写出一个完整的增量学习的代码，使用MLPRegressor 和 partial_fit

在使用深度学习框架（比如TensorFlow或PyTorch）和scikit-learn的`MLPRegressor`（多层感知机回归器）进行增量学习时，我们需要确保每次只部分地提供数据而不是一次性提供全部数据。这里以Python和TensorFlow为例，假设我们有一个线性回归任务，并且数据分批到来：

import tensorflow as tf
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
import numpy as np

# 初始化MLPRegressor
mlp = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(10, 10), max_iter=100)  # 示例设置两个隐藏层，迭代次数较少便于演示

# 假设我们有一个生成数据的函数
def generate_batch(batch_size):
    X = np.random.rand(batch_size, 5)  # 假设有5个特征
    y = 3 * X[:, 0] + 2 * X[:, 1] - X[:, 2] + 0.1 * np.random.randn(batch_size)  # 线性关系加上噪声
    return X, y

# 假设我们有个无限的数据流
X_data = []
y_data = []

while True:
    batch_X, batch_y = generate_batch(10)  # 获取一个批次的数据
    X_data.extend(batch_X)
    y_data.extend(batch_y)

    # 使用partial_fit进行增量训练
    mlp.partial_fit(X_data, y_data)  # 逐步添加数据

    # 可能你想在这里查看模型性能或其他验证操作
    print("Model performance on batch:", mlp.score(X_data, y_data))

# 当你需要对未来的新数据进行预测时
new_data = np.random.rand(1, 5)  # 新数据样本
prediction = mlp.predict(new_data)

在这个代码中，我们在循环中持续生成新的小批量数据，并使用`partial_fit`方法逐批更新模型。请注意，在实际应用中，`generate_batch`函数应替换为真实数据源。