sklearn 神经网络

sklearn是一个非常受欢迎的Python机器学习库，它提供了许多用于构建和训练神经网络的工具和算法。在sklearn中，神经网络模型主要由`sklearn.neural_network`模块提供支持。

sklearn的神经网络模块中包含了多层感知器（MLP）模型，它是一种常用的前馈神经网络模型。你可以使用`sklearn.neural_network.MLPClassifier`类来构建分类任务的神经网络模型，或者使用`sklearn.neural_network.MLPRegressor`类来构建回归任务的神经网络模型。

这些类提供了许多参数来调整神经网络的结构和训练过程，例如隐藏层的数量和大小、激活函数的选择、优化算法的选择等。你可以使用fit方法来训练模型，然后使用predict方法进行预测。

除了多层感知器模型，sklearn还提供了其他一些简单的神经网络模型，如径向基函数神经网络（RBFNN）和自适应神经网络（ART）等。

需要注意的是，虽然sklearn提供了一些基本的神经网络功能，但如果你需要更复杂、更灵活的神经网络模型，可能需要使用其他专门的深度学习库，如TensorFlow或PyTorch。