激活函数选项：activation : {'identity', 'logistic', 'tanh', 'relu'}, default='relu' model = Pipeline([('Scaler',StandardScaler()),('MLP',MLPRegressor(hidden_layer_sizes=500, activation='relu',solver='adam', batch_size='auto', learning_rate='constant', learning_rate_init=0.01, power_t=0.5, max_iter=1000, shuffle=True, random_state=None, tol=0.0001, verbose=False, warm_start=False, momentum=0.9, nesterovs_momentum=True, early_stopping=False, validation_fraction=0.1, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=1e-08, n_iter_no_change=10))]) clf = model.fit(X_train,Y_train)这里面有哪些参数可以修改

以下是可以修改的参数：

- hidden_layer_sizes：神经网络的隐藏层的大小，可以是一个整数或一个元组。
- activation：激活函数，可以是 'identity'、'logistic'、'tanh' 或 'relu'。
- solver：优化算法，可以是 'lbfgs'、'sgd' 或 'adam'。
- learning_rate：学习率的调整方式，可以是 'constant'、'invscaling' 或 'adaptive'。
- learning_rate_init：初始学习率。
- max_iter：最大迭代次数。
- momentum：动量。
- early_stopping：是否启用早期停止来防止过拟合。
- validation_fraction：用于早期停止的验证集的比例。
- beta_1：Adam 优化算法的参数。
- beta_2：Adam 优化算法的参数。
- epsilon：Adam 优化算法的参数。
- n_iter_no_change：在没有改善验证得分的情况下，连续迭代次数的最大数量。

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激活函数选项：activation : {'identity', 'logistic', 'tanh', 'relu'}, default='relu' model = Pipeline([('Scaler',StandardScaler()),('MLP',MLPRegressor(hidden_layer_sizes=500, activation='relu',solver='adam', batch_size='auto', learning_rate='constant', learning_rate_init=0.01, power_t=0.5, max_iter=1000, shuffle=True, random_state=None, tol=0.0001, verbose=False, warm_start=False, momentum=0.9, nesterovs_momentum=True, early_stopping=False, validation_fraction=0.1, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=1e-08, n_iter_no_change=10))]) clf = model.fit(X_train,Y_train)哪些参数可以修改

您可以修改以下参数：
- hidden_layer_sizes：神经网络的层数和每层神经元的数量
- activation：激活函数选项，可选的包括 'identity', 'logistic', 'tanh', 'relu'
- solver：权重优化方法，可选的包括 'lbfgs', 'sgd', 'adam'
- learning_rate：学习率的初始值，可选的包括 'constant', 'invscaling', 'adaptive'
- max_iter：最大的迭代次数
- momentum：动量参数，用于加速权重的更新
- early_stopping：是否启用早停法，可选的包括 True 和 False
- validation_fraction：用于早停法的验证集的比例
- n_iter_no_change：连续多少次迭代没有改善时停止训练。

绘制5种常见激活函数的图：Sigmoid 激活函数、tanh 激活函数、ReLU 激活函数、Leaky ReLU激活函数、ELU激活函数使用python实现

以下是使用Python绘制5种常见激活函数的图的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Sigmoid 激活函数
def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

# tanh 激活函数
def tanh(x):
    return np.tanh(x)

# ReLU 激活函数
def relu(x):
    return np.maximum(0, x)

# Leaky ReLU 激活函数
def leaky_relu(x, alpha=0.01):
    return np.maximum(alpha * x, x)

# ELU 激活函数
def elu(x, alpha=1.0):
    return np.where(x > 0, x, alpha * (np.exp(x) - 1))

# 生成 x 值
x = np.linspace(-10, 10, 100)

# 绘制激活函数图像
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(x, sigmoid(x), label='Sigmoid')
plt.plot(x, tanh(x), label='tanh')
plt.plot(x, relu(x), label='ReLU')
plt.plot(x, leaky_relu(x), label='Leaky ReLU')
plt.plot(x, elu(x), label='ELU')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('Activation')
plt.title('Activation Functions')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

希望这个代码可以帮助你绘制出Sigmoid、tanh、ReLU、Leaky ReLU和ELU激活函数的图像。