``` MLPRegressor ```

`MLPRegressor`是Scikit-learn中的一个类，它实现了多层感知机（Multilayer Perceptron, MLP）回归算法。它是一种基于神经网络的非线性回归模型，通过多个神经元层的连接来逼近非线性函数。在训练过程中，使用反向传播算法进行参数优化。

以下是对给出代码的逐行逐段解释：

from sklearn.neural_network import MLPRegressor

从Scikit-learn库的`neural_network`模块导入`MLPRegressor`类。

X = [[0., 0.], [1., 1.]]
y = [0, 1]

定义训练数据集，其中`X`表示输入特征向量，`y`表示对应的输出标签。

clf = MLPRegressor(solver='lbfgs', alpha=1e-5,
                    hidden_layer_sizes=(5, 2), random_state=1)

创建一个`MLPRegressor`对象`clf`，并设置模型参数。其中`solver`参数表示用于优化权重的算法，这里使用了L-BFGS（Limited-memory Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno）算法；`alpha`参数为正则化项系数，用于避免过拟合；`hidden_layer_sizes`参数表示隐藏层结构，这里是两个隐藏层，分别有5个和2个神经元；`random_state`参数用于控制随机种子，以确保可重复性。

clf.fit(X, y)

使用训练数据集进行模型拟合。

print(clf.predict([[2., 2.], [-1., -2.]]))

对新的数据进行预测，并输出预测结果。这里预测了两个样本，分别是`(2, 2)`和`(-1, -2)`。