model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(100, 100, 100, 100, 100, 100, 100, 100, 100), max_iter=1000, random_state=42)加入梯度下降法

MLPRegressor 是 scikit-learn 库中的一个类，用于实现多层感知器（Multi-layer Perceptron）回归模型。该模型可以用于解决回归问题，即预测连续的目标变量。

在您提供的代码中：

model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(100, 100, 100, 100, 100, 100, 100, 100, 100), max_iter=1000, random_state=42)

这里创建了一个 MLPRegressor 对象，具有以下参数：
- `hidden_layer_sizes`: 指定了隐藏层的结构和每层中的神经元数量。在这个例子中，有9个隐藏层，每层包含100个神经元。
- `max_iter`: 最大迭代次数设置为1000，这意味着算法将尝试最多1000次迭代来优化模型的权重。
- `random_state`: 设置随机数生成器的种子为42，以确保每次运行代码时都能得到相同的结果，这有助于实验的可重复性。

关于梯度下降法，MLPRegressor 默认使用梯度下降作为其优化算法来训练模型。梯度下降是一种常用的优化算法，用于最小化损失函数，从而找到最佳的模型参数。在 scikit-learn 的 MLPRegressor 中，可以通过 `solver` 参数来选择不同的优化算法，如 'lbfgs'、'sgd'、'adam' 等。如果您想明确指定使用梯度下降法，可以将 `solver` 参数设置为 'sgd'，如下所示：

model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(100, 100, 100, 100, 100, 100, 100, 100, 100), max_iter=1000, random_state=42, solver='sgd')

这样，模型就会使用随机梯度下降法进行训练。