1.训练数据集：数据集共178个样本，按照 训练集：测试机 =3：1 的比例随机划分。 2.使用神经网络算法（sklearn.neural_network.MLPClassifier），通过 训练数据 训练分类器，并在测试集上运行结果；

在机器学习中，首先你需要将数据集分为训练集和测试集，这有助于评估模型的泛化能力。在你的描述中，你打算使用178个样本的数据集，其中3份作为训练集，1份作为测试集。这意味着你会保留大约53%的数据用于训练（因为3:1的比例意味着每增加一份训练数据，就对应减少一份测试数据）。

接下来，你会使用`sklearn`库中的`MLPClassifier`（多元线性感知器分类器），这是一个多层感知器，也就是一种前馈神经网络，用于解决分类问题。以下是创建并训练这种分类器的基本步骤：

1. **加载数据**：首先导入所需的库，例如`numpy`、`sklearn`，然后加载数据集。

   from sklearn.model_selection import train_test_split
   from sklearn.neural_network import MLPClassifier
   import numpy as np
   
   data = ...  # 假设data是你包含所有178个样本的数据
   X, y = data[:, :-1], data[:, -1]  # 分割特征和标签

2. **划分数据**：使用`train_test_split`函数将数据划分为训练集和测试集。

   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=42)  # 3:1比例

3. **初始化并训练分类器**：创建`MLPClassifier`对象，设置相应的超参数，如隐藏层大小、激活函数等，然后训练模型。

   mlp = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100,), activation='relu', solver='adam', max_iter=1000)
   mlp.fit(X_train, y_train)

4. **评估模型**：用训练好的模型对测试集进行预测，并计算性能指标如准确率。

   y_pred = mlp.predict(X_test)
   accuracy = mlp.score(X_test, y_test)
   print("Accuracy on the test set:", accuracy)