运用MLPClassifier进行二分类时，如何一步一步进行调参，写出代码

在使用 MLPClassifier 进行二分类时，可以通过以下步骤来调参：

1. 导入必要的库，例如 numpy、pandas 和 sklearn。

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.neural_network import MLPClassifier

2. 读取数据并分割为训练集和测试集。

# 读取数据
data = pd.read_csv("data.csv")

# 将数据分割为特征和目标
X = data.drop("target", axis=1)
y = data["target"]

# 将数据分割为训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

3. 初始化 MLPClassifier 并设置超参数。

# 初始化 MLPClassifier
clf = MLPClassifier(random_state=42)

# 设置超参数
clf.set_params(hidden_layer_sizes=(50, 50), max_iter=100)

4. 使用训练集训练模型。

# 使用训练集训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

5. 使用测试集评估模型性能。

# 使用测试集评估模型性能
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print("Accuracy: ", accuracy)

6. 如果模型性能不佳，则尝试调整超参数，并重复上述步骤。

例如，可以尝试增加 max_iter 的值，或者增加或减少隐藏层的大小，来提高模型的性能。

# 调整超