MLPRegressor中哪些是最关键的超参数

MLPRegressor是一种基于多层感知机的神经网络模型，其关键的超参数包括：

1. hidden_layer_sizes：该参数指定了隐藏层的神经元数量和层数，决定了模型的复杂度和拟合能力。一般来说，选择一定的层数和神经元数量可以提高模型的表达能力，但过多的神经元和层数可能会导致过拟合。

2. activation：该参数指定了每个神经元的激活函数，常见的激活函数包括sigmoid、ReLU、tanh等。不同的激活函数对模型的表现有着不同的影响，需要根据具体的问题进行选择。

3. solver：该参数指定了优化算法，常见的优化算法包括adam、sgd等。不同的优化算法对模型的训练速度和效果有着不同的影响，需要根据具体的问题进行选择。

4. learning_rate：该参数指定了学习率，控制每次更新权重时的步长大小。学习率过大可能会导致震荡，学习率过小可能会导致收敛速度过慢。

5. alpha：该参数指定了L2正则化系数，控制模型的复杂度和泛化能力。一般来说，较小的alpha可以提高模型的泛化能力，但过小的alpha可能会导致过拟合。

6. batch_size：该参数指定了每次训练时使用的样本数量，影响训练速度和模型的稳定性。通常情况下，较大的batch_size可以提高训练速度，但过大的batch_size可能会导致内存不足或模型不稳定。