The 'activation' parameter of MLPRegressor must be a str among {'relu', 'tanh', 'identity', 'logistic'}. Got 'linear' instead.

MLPRegressor (Multilayer Perceptron Regressor) 是一个多层感知器回归模型，它通常用于执行连续数值预测任务。它的`activation`参数定义了隐藏层神经元的激活函数。对于这个参数，合法的选择包括'relu'（Rectified Linear Unit）、'tanh'（双曲正切）、'identity'（保持不变）以及'logistic'（逻辑斯蒂函数），特别是用于二分类问题的逻辑回归。

然而，如果你设置了'linear'作为激活函数，这实际上意味着你想要一个没有非线性变换的简单线性模型，这与MLPRegressor的默认期望不符，因为线性激活函数通常不适用于多层神经网络来解决非线性问题。对于回归问题，如你所提及的，线性激活通常用于输出层，而非隐藏层，特别是在没有其他非线性组件的情况下。

在实际操作中，如果你尝试使用'linear'作为激活函数，可能会遇到错误提示，因为`linear`并不是MLPRegressor期望的隐藏层激活之一。你应该选择一个适当的非线性函数，比如'relu'、'tanh'或'softplus'，尤其是当你需要模型学习复杂映射时。

参考[^1]：

# 正确设置 activation 参数，例如使用 relu
mlp = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(n_hidden,), activation='relu')

相关问题

'activation': ['relu', 'tanh', 'logistic'],表示啥

这是一个神经网络模型中的参数，用于指定激活函数的类型。在训练神经网络时，每个神经元的输出都需要经过一个激活函数，以便将其转换为非线性的形式。常见的激活函数包括ReLU、tanh和logistic（也称为sigmoid）。这个参数的取值为一个包含三种激活函数类型的列表，表示模型在训练时会使用这三种不同的激活函数类型，并根据数据的特点进行选择。

# 定义参数字典和 MLPClassifier 模型 param_grid = { 'hidden_layer_sizes': [(10,), (50,), (100,)], 'activation': ['relu', 'tanh', 'logistic'],#激活函数 'alpha': [0.0001, 0.001, 0.01], }

这段代码定义了一个参数字典 `param_grid`，用于对 `MLPClassifier` 模型的超参数进行网格搜索（Grid Search）。具体来说，包含了三个超参数：

- `hidden_layer_sizes`：隐藏层的大小，以元组的形式表示，例如 (10,) 表示只有一层隐藏层，包含 10 个神经元。
- `activation`：激活函数的类型，包括 'relu'、'tanh' 和 'logistic' 三种。
- `alpha`：L2 正则化系数，用于控制模型的复杂度。

这些超参数的不同取值组合会被用于训练不同的神经网络模型，并根据交叉验证的结果选择最佳的一组超参数。例如，如果要对这些超参数进行网格搜索，可以这样写：

from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

model = MLPClassifier()

param_grid = {
    'hidden_layer_sizes': [(10,), (50,), (100,)],
    'activation': ['relu', 'tanh', 'logistic'],
    'alpha': [0.0001, 0.001, 0.01],
}

grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)

print(f"Best parameters: {grid_search.best_params_}")
print(f"Best score: {grid_search.best_score_}")

其中 `GridSearchCV` 是一个用于进行网格搜索的工具，`cv=5` 表示使用 5 折交叉验证进行评估。在这个例子中，会训练 $3 \times 3 \times 3 = 27$ 种不同的神经网络模型，并选择最佳的一组超参数。