以上代码MLPClassifier 多分类模型利用最优参数和最优得分重新训练模型，进而预测模型

很抱歉，我之前的回答有误，因为我并没有看到您提到的“以上代码”部分，所以我的回答不太准确。以下是关于 MLPClassifier 多分类模型利用最优参数和最优得分重新训练模型，进而预测模型的示例代码：

from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
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
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.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)

# 定义需要搜索的参数空间和参数范围
param_grid = {
    'hidden_layer_sizes': [(10,), (50,), (100,)],
    'activation': ['relu', 'tanh', 'logistic'],
    'alpha': [0.0001, 0.001, 0.01],
}

# 初始化模型选择器，设置交叉验证次数和评分指标
model = MLPClassifier(random_state=42)
grid_search = GridSearchCV(model, param_grid=param_grid, cv=5, scoring='accuracy')

# 在训练数据集上拟合模型选择器，寻找最优的超参数组合
grid_search.fit(X_train, y_train)

# 输出最优的超参数组合和最优得分
print('Best parameters:', grid_search.best_params_)
print('Best score:', grid_search.best_score_)

# 使用最优的超参数组合来重新训练 MLPClassifier 模型
best_model = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=grid_search.best_params_['hidden_layer_sizes'],
                           activation=grid_search.best_params_['activation'],
                           alpha=grid_search.best_params_['alpha'], random_state=42)
best_model.fit(X_train, y_train)

# 用测试数据集来评估模型的性能
y_pred = best_model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

# 最后，使用训练好的 MLPClassifier 模型来预测新的数据
new_data = [[5.1, 3.5, 1.4, 0.2], [6.2, 2.9, 4.3, 1.3], [7.3, 2.8, 6.3, 1.8]]
new_pred = best_model.predict(new_data)
print('Predictions:', new_pred)

以上代码演示了如何使用 GridSearchCV 模型选择器来寻找 MLPClassifier 多分类模型的最优超参数组合，并且如何使用最优超参数组合来重新训练模型、评估模型性能和预测新的数据。