您好，使用python的MLPRegressor时如何自定义solver为Levenberg-Marquardt？请返回给我完整的代码

在Python的scikit-learn库中，`MLPRegressor`是一个用于训练多层感知机的线性模型。默认情况下，它使用的优化器是Adam。如果你想自定义 solver 为 Levenberg-Marquardt (L-BFGS)，你需要通过设置`Solver`参数来实现，虽然官方文档中可能没有直接提供 L-BFGS 的选项，但我们可以通过一些技巧间接实现。

首先，由于 `MLPRegressor` 不直接支持 L-BFGS，我们可以先创建一个简单的函数包装 `sklearn.linear_model.LinearRegression`，然后传递给 `MLPRegressor` 的 `hidden_layer_sizes` 参数，这样底层的线性回归会使用 L-BFGS。以下是实现这个思路的代码示例：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.neural_network import MLPRegressor

# 创建一个使用 L-BFGS 解决器的线性回归实例
def custom_LBFGS(hidden_layer_sizes):
    lr = LinearRegression(solver='lbfgs')  # 使用 L-BFGS 作为底层优化器
    return lr

# 初始化 MLPRegressor 并传入自定义的隐藏层结构
mlp = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(10,), activation='relu',  # 隐藏层配置
                    solver=custom_LBFGS)  # 使用我们上面定义的函数作为 solver

# 然后你可以像往常一样训练模型
X_train, y_train = ...  # 输入特征和目标变量
mlp.fit(X_train, y_train)

# 训练后可以进行预测
y_pred = mlp.predict(X_test)