进行朴素贝叶斯训练时from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB a=data.drop(['Serial No.','Chance of Admit '], axis=1) b=data['Chance of Admit '] clf=BernoulliNB() clf.fit(a,b) clf.score(a,b)。发生错误。如何换成调用MLPRegreesor

如果您要使用`MLPRegressor`替换`BernoulliNB`进行训练，则需要进行以下更改：

首先，您需要从sklearn中导入`MLPRegressor`，如下所示：

from sklearn.neural_network import MLPRegressor

然后，您需要实例化一个`MLPRegressor`对象，如下所示：

clf = MLPRegressor()

接下来，您需要使用`fit()`方法对数据进行训练，如下所示：

clf.fit(a, b)

最后，您可以使用`score()`方法评估模型的准确性，如下所示：

clf.score(a, b)

需要注意的是，`MLPRegressor`需要将输入数据进行标准化处理，因此您可能需要使用`StandardScaler`对数据进行缩放。