以company_size为目标，其余列为特征，使用sklearn中的神经网络模型进行预测（划分合适的数据集，使用不同的激活函数，调整不同的学习率，并绘制不同参数对应的准确率的折线图

好的，让我来帮您解答这个问题。

首先，我们需要准备数据集并对其进行预处理。这里我们假设已经完成了数据预处理，并将特征和目标分开存放在X和y中。

接下来，我们将使用sklearn中的神经网络模型进行预测。我们可以选择不同的激活函数和学习率进行实验，并绘制不同参数对应的准确率的折线图。

下面是代码示例：

from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
import matplotlib.pyplot as plt

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 设置不同的激活函数和学习率
activation_functions = ['identity', 'logistic', 'tanh', 'relu']
learning_rates = [0.001, 0.01, 0.1, 1]

# 记录不同参数对应的准确率
results = {}

# 循环实验不同的激活函数和学习率
for activation in activation_functions:
    for learning_rate in learning_rates:
        # 创建神经网络模型
        model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(100, 50), activation=activation, learning_rate_init=learning_rate, max_iter=500)

        # 训练模型
        model.fit(X_train, y_train)

        # 预测测试集
        y_pred = model.predict(X_test)

        # 计算准确率
        score = model.score(X_test, y_test)

        # 记录准确率
        results[(activation, learning_rate)] = score

# 绘制不同参数对应的准确率的折线图
x = range(len(results))
plt.plot(x, list(results.values()))
plt.xticks(x, list(results.keys()), rotation='vertical')
plt.xlabel('(activation, learning_rate)')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.title('Accuracy vs. Activation Function and Learning Rate')
plt.show()

在这个示例中，我们使用了MLPRegressor类来创建神经网络模型，并设置了不同的激活函数和学习率进行实验。然后，我们记录了不同参数对应的准确率，并绘制了准确率与激活函数和学习率的关系图。

希望能帮到您！