请描述 sklearn.neural_network 是什么？其 MLPClassifier 的主要参数有哪些？有什么用？

sklearn.neural_network是一个Python库，用于实现基于神经网络的机器学习算法。其中的MLPClassifier是一个多层感知器分类器，可以用于分类问题。

MLPClassifier的主要参数如下：

1. hidden_layer_sizes：神经网络隐藏层的神经元数量和层数，可以通过元组或列表来指定。默认为(100,)。

2. activation：神经元的激活函数，可以选择“identity”（线性函数）、“logistic”（sigmoid函数）、“tanh”（双曲正切函数）和“relu”（修正线性单元函数）。默认为“relu”。

3. solver：优化权重的算法，可以选择“lbfgs”（准牛顿法）、“sgd”（随机梯度下降法）和“adam”（自适应矩估计法）。默认为“adam”。

4. alpha：L2正则化参数，用于控制权重的惩罚项大小。默认为0.0001。

5. batch_size：随机梯度下降法的批量大小。默认为“auto”，即自动调整。

6. learning_rate：学习率的初始值，可以选择“constant”（固定学习率）、“invscaling”（随时间递减的学习率）和“adaptive”（根据损失函数自动调整学习率）。默认为“constant”。

7. max_iter：最大迭代次数。默认为200。

8. early_stopping：是否启用提前停止来避免过拟合，可以选择True或False。默认为False。

MLPClassifier的主要作用是实现分类任务，可以用于处理图像、文本等多种类型的数据。通过调整参数，可以提高分类准确率和泛化能力，避免过拟合问题。