神经网络使用sklearn库中的

在`scikit-learn`库中，神经网络模块并没有直接提供像其他模型那样的内置函数，因为`scikit-learn`的核心重点在于传统的机器学习算法而非深度学习。然而，你可以通过将`Keras`或`TensorFlow`等深度学习库集成到`scikit-learn`中，间接地使用它们构建神经网络模型。

如果你想要在`scikit-learn`的环境下使用深度学习模型，通常的做法是利用`keras.wrappers.scikit_learn`模块，这个模块允许你创建一个Keras模型并将其封装成可以被`GridSearchCV`等工具直接使用的类。下面是一个简单的例子，展示如何使用Keras的Sequential模型：

from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# 定义一个函数，用于创建一个基础的神经网络模型
def build_model(optimizer='adam'):
    model = Sequential()
    model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=X_train.shape[1])) # 输入层
    model.add(Dense(units=32, activation='relu')) # 隐藏层
    model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid')) # 输出层，如果是二分类任务
    model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy'])  
    return model

# 将Keras模型封装为Scikit-Learn的Estimator
nn_classifier = KerasClassifier(build_fn=build_model, epochs=50, batch_size=32)

# 使用GridSearchCV来寻找最优的模型参数
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
param_grid = {'optimizer': ['SGD', 'RMSprop', 'Adam']}  # 调整优化器
grid_search = GridSearchCV(nn_classifier, param_grid, cv=5)  # 交叉验证次数为5
grid_search.fit(X_train, y_train)

# 找到最优参数
best_optimizer = grid_search.best_params_['optimizer']

# 使用最优参数训练最终模型
best_nn = grid_search.best_estimator_
best_nn.fit(X_train, y_train)

# 训练后的模型可以直接进行预测
y_pred = best_nn.predict(X_test)