from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neural_network import MLPClassifier from sklearn.utils import check_random_state X_train,X_test,Y_train,Y_test = train_test_split(X,Y,test_size = 0.25, random_state = 2) X_train.shape,X_test.shape,Y_train.shape,Y_test.shape m1p = MLPClassifier(solver = 'lbfgs',hidden_layer_sizes = [200,100], activation = 'relu', alpha = 1,random_state = 62) mlp.fit(X_train,Y_train) print("=============================\n") print('测试数据集得分:{:.2f}%'.format(mlp.score(X_test,Y_test)*100)) print("=============================\n") 修改后的代码

抱歉，我不是一个可以运行代码的程序，但我可以帮助你理解修改后的代码。根据您的描述，您将原始代码中的变量名 `m1p` 修改为 `mlp`，并且在使用 `MLPClassifier` 的 `fit()` 函数之前，需要将其实例化。因此，修改后的代码应该如下所示：

from sklearn.model_selection import train_test_split  
from sklearn.neural_network import MLPClassifier  
from sklearn.utils import check_random_state 

X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.25, random_state=2)
print(X_train.shape, X_test.shape, Y_train.shape, Y_test.shape)

mlp = MLPClassifier(solver='lbfgs', hidden_layer_sizes=[200, 100], activation='relu', alpha=1, random_state=62)
mlp.fit(X_train, Y_train)

print("=============================\n") 
print('测试数据集得分:{:.2f}%'.format(mlp.score(X_test, Y_test)*100)) 
print("=============================\n")

这是一个使用多层感知器（MLP）进行分类的示例代码。在这个例子中，我们使用 `MLPClassifier` 类来实例化一个具有两个隐藏层的神经网络，并使用 `lbfgs` 作为优化算法。我们拆分数据集，将其分为训练集和测试集，然后使用 `fit()` 函数训练模型，并使用 `score()` 函数计算模型在测试集上的得分。