inter_n=10 try_n=1 study_data=[] for i in range(try_n): n=neuralNetwork(input_nodes,hidden_nodes,output_nodes,learning_rate) temp=[] for j in range(inter_n): n.train_all() temp.append((n.test(),n.w_in_hid,n.w_hid_out)) temp.sort(key=lambda x:x[0],reverse=True) study_data.append(temp[0]) study_data.sort(key=lambda x:x[0],reverse=True) sc,w_in_hid,w_hid_out=study_data[0] print("max:"+str(sc))
时间: 2023-05-26 22:05:16 浏览: 59
There seems to be a syntax error in the code. The line 'print("max:" str(sc))' should have a comma to separate the two arguments being printed. Here is the corrected code:
inter_n=10
try_n=1
study_data=[]
for i in range(try_n):
n=neuralNetwork(input_nodes,hidden_nodes,output_nodes,learning_rate)
temp=[]
for j in range(inter_n):
n.train_all()
temp.append((n.test(),n.w_in_hid,n.w_hid_out))
temp.sort(key=lambda x:x[0],reverse=True)
study_data.append(temp[0])
study_data.sort(key=lambda x:x[0],reverse=True)
sc,w_in_hid,w_hid_out=study_data[0]
print("max:", sc)
相关问题
报错AdaBoostClassifier(base_estimator=mlp, n_estimators=50, learning_rate=0.1, random_state=42)给出正确的语句
如果你想使用MLP神经网络作为基础估计器,你需要先通过sklearn的MLPClassifier类来定义和初始化一个MLP模型,然后将其传给AdaBoostClassifier作为基础估计器。下面是一个示例代码:
```python
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
# 定义和初始化MLP神经网络模型
mlp = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100, 50), activation='relu', solver='adam', random_state=42)
# 定义和初始化AdaBoost分类器,将MLP模型作为基础估计器
ada = AdaBoostClassifier(base_estimator=mlp, n_estimators=50, learning_rate=0.1, random_state=42)
# 使用数据进行训练
ada.fit(X_train, y_train)
```
在上面的示例中,MLP模型被定义为一个拥有两个隐藏层(大小分别为100和50)、使用ReLU激活函数和Adam优化器的神经网络。然后将该模型传入AdaBoostClassifier中,作为基础估计器进行模型训练。
解释这行代码:from sklearn.neural_network import MLPRegressor clf=MLPRegressor
这行代码导入了`sklearn.neural_network`模块中的`MLPRegressor`类,并将它赋值给变量`clf`。`MLPRegressor`是一个多层感知机回归器,用于解决回归问题。多层感知机是一种人工神经网络,它包含一个或多个隐藏层,每个隐藏层由多个神经元组成。`MLPRegressor`的主要参数包括隐藏层大小、激活函数、优化算法等。在创建`MLPRegressor`对象后,可以使用其`fit`方法来训练模型,并使用`predict`方法来进行预测。