MLPRegressor函数是什么

MLPRegressor是一种基于多层感知器（MLP）的回归模型，用于预测连续的数值型变量。它是scikit-learn库中的一个函数，用于实现多层感知器神经网络模型，可以处理非线性数据集。它的输入层、输出层和隐藏层之间的节点通过权重进行连接，并通过一系列非线性激活函数（如ReLU和sigmoid）进行变换，从而实现对输入数据的非线性建模。在训练过程中，模型会根据给定的训练样本和目标值进行优化，以最小化预测值与目标值之间的差距。最终得到的模型可以用于预测新的数据样本的目标值。