结果过拟合mlp = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(200,200), activation='relu',learning_rate_init=0.0005, max_iter=300,verbose=1)怎么改

过拟合问题通常可以通过以下几种方法进行改进：

1. 减少模型复杂度：可以尝试减少神经网络的隐藏层数或节点数等来减少模型的复杂度。例如，可以将隐藏层数或节点数减少一半。

2. 增加正则化：可以尝试使用正则化方法（如L1、L2正则化）来限制模型的复杂度，并防止过拟合。例如，可以在MLPClassifier的参数中设置alpha参数进行L2正则化。

3. 数据增强：可以使用数据增强的方法来扩充训练集，减少过拟合。例如，可以使用图像增强等技术来增加训练数据。

4. 早停：可以在训练过程中使用早停技术来避免过拟合。早停是指在训练过程中监测验证集上的性能指标，并在性能不再提高时提前停止训练。

综合考虑以上方法，可以尝试如下修改MLPClassifier的参数：

mlp = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100, 100), 
                    activation='relu', 
                    learning_rate_init=0.0005, 
                    max_iter=300, 
                    alpha=0.01, 
                    verbose=1, 
                    early_stopping=True)

其中：

1. hidden_layer_sizes：调整为两层隐藏层，每层100个节点。

2. alpha：设置L2正则化参数为0.01。

3. early_stopping：开启早停技术。

这样可以降低模型复杂度，增加正则化，并使用早停技术来避免过拟合问题。