MLPRegressor与svr

MLPRegressor和SVR都是常见的回归模型，但它们之间有一些区别。

1. 模型结构不同：MLPRegressor是一种基于多层感知机的神经网络模型，而SVR是一种基于核函数的支持向量机模型。

2. 参数设置不同：MLPRegressor需要设置神经网络的层数、每层的神经元个数、激活函数等参数，而SVR需要设置核函数类型、核函数参数等参数。

3. 训练速度不同：MLPRegressor的训练速度相对较慢，需要较长的训练时间，而SVR的训练速度相对较快。

4. 鲁棒性不同：MLPRegressor对数据噪声和异常值比较敏感，而SVR对数据噪声和异常值相对较为鲁棒。

5. 适用性不同：MLPRegressor适用于处理非线性问题和高度复杂的数据，而SVR适用于处理非线性问题和多维度的数据。

根据具体的问题和数据集特征，选择合适的回归模型会更有利于提高预测性能。