MLPRegressor用法

MLPRegressor（Multilayer Perceptron Regressor）是scikit-learn库中的一个多层感知机回归模型。它主要用于处理线性和非线性的回归问题，通过神经网络的方式学习输入数据之间的复杂映射关系。以下是使用MLPRegressor的基本步骤：

1. 导入库：首先需要导入`sklearn.neural_network`模块中的MLPRegressor。

from sklearn.neural_network import MLPRegressor

2. 初始化模型：创建MLPRegressor实例，并设置必要的参数。例如，隐藏层数、节点数、激活函数等。

model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(100,), activation='relu', solver='adam', max_iter=500)

这里 `hidden_layer_sizes` 指定隐藏层的数量和大小，`activation` 激活函数可以是 'identity'、'logistic'、'tanh' 或 'relu' 等，`solver` 决定优化算法，如 'adam'、'sgd' 等。

3. 训练模型：使用训练数据拟合模型。

model.fit(X_train, y_train)

其中 `X_train` 是特征矩阵，`y_train` 是目标值向量。

4. 预测：对新的输入数据进行预测。

y_pred = model.predict(X_test)

`X_test` 是用于预测的目标数据集。

5. 评估：根据实际结果评估模型性能，可以使用各种指标，比如均方误差(MSE)、R^2 分数等。