MLP SKLEARN实现

MLP (Multi-Layer Perceptron) 或全称为多层感知机，在Scikit-learn库中是一个用于实施人工神经网络的模块。它是一种前馈神经网络，常用于分类和回归任务。Scikit-learn中的MLPClassifier和MLPRegressor分别对应分类和回归问题。

以下是使用Scikit-learn实现基本的MLP模型步骤：

1. 导入所需库：

from sklearn.neural_network import MLPClassifier for分类任务
from sklearn.neural_network import MLPRegressor for回归任务
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

2. 准备数据集（假设X是特征，y是目标变量）：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

3. 数据预处理（通常需要归一化或标准化数据）：

scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

4. 创建并训练模型：

mlp_classifier = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100,), activation='relu', solver='adam', max_iter=500)
mlp_classifier.fit(X_train, y_train)

# 或者对于回归任务：
mlp_regressor = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(100,))
mlp_regressor.fit(X_train, y_train)

这里`hidden_layer_sizes`指定了隐藏层的数量和大小，`activation`是激活函数，`solver`是优化算法，`max_iter`是最大迭代次数。

5. 预测：

predictions = mlp_classifier.predict(X_test)  # 分类预测
or
predictions = mlp_regressor.predict(X_test)