MLPRegressor 如何保证每次运行的结果是一致的
时间: 2023-02-14 08:12:19 浏览: 48
MLPRegressor 中的随机性可能来自于权重初始化和 mini-batch 梯度下降算法。为了保证每次运行的结果一致,可以使用相同的随机种子来初始化权重和随机数生成器。另外,确保所有其他超参数都保持不变也很重要。
相关问题
MLPRegressor函数是什么
MLPRegressor是一种基于多层感知器(MLP)的回归模型,用于预测连续的数值型变量。它是scikit-learn库中的一个函数,用于实现多层感知器神经网络模型,可以处理非线性数据集。它的输入层、输出层和隐藏层之间的节点通过权重进行连接,并通过一系列非线性激活函数(如ReLU和sigmoid)进行变换,从而实现对输入数据的非线性建模。在训练过程中,模型会根据给定的训练样本和目标值进行优化,以最小化预测值与目标值之间的差距。最终得到的模型可以用于预测新的数据样本的目标值。
mlpregressor是bp神经网络吗
是的,MLPRegressor是一种多层感知器(Multilayer Perceptron,MLP)神经网络模型,也被称为BP神经网络。在sklearn库中,MLPRegressor是一种基于反向传播算法(Backpropagation,BP)的神经网络模型,用于解决回归问题。它可以通过隐藏层中的多个神经元来学习非线性关系,从而提高模型的预测能力。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)