sklearn.neural_network.mlpregressor
时间: 2023-05-02 12:00:17 浏览: 133
sklearn.neural_network.mlpregressor是scikit-learn库中的一个神经网络回归模型,用于解决回归问题。它采用多层感知器作为基础模型,可以在训练期间对非线性特征进行学习和提取。同时,也可对模型进行正则化,避免过拟合问题。
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from sklearn.neural_network import MLPClassifier,MLPRegressor
您好!请问您需要什么帮助?
同时回答您的问题:from sklearn.neural_network import MLPClassifier, MLPRegressor 是 Python 中使用 scikit-learn 库中的 MLPClassifier 和 MLPRegressor 类实现多层感知机神经网络的代码。多层感知机神经网络是一种前馈神经网络,通过多个神经元层来学习非线性模型,可以用于分类和回归问题。MLPClassifier 类用于分类问题,MLPRegressor 类用于回归问题。这两个类都提供了多种选项来控制神经网络的结构和训练过程,例如隐藏层的大小、激活函数、正则项等。
sklearn.neural_network
sklearn.neural_network 是 scikit-learn 中用于构建神经网络模型的库。它提供了多种不同类型的神经网络,如 MLPClassifier 和 MLPRegressor。它还包含了训练和预测的函数,以及多种用于调节模型的参数。