编写一个Python程序，使用Scikit-learn实现多层感知机（MLP）用于分类任务。 要求使用Scikit-learn库，构建一个MLP模型，并在某一分类数据集上训练模型并进行预测。要求程序能够加载数据集、训练模型并输出预测结果以及准确率等评估指标。代码注释

好的，我理解了您的问题。以下是一个简单的Python程序，使用Scikit-learn实现多层感知机（MLP）用于分类任务。

# 导入所需的库和数据集
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
iris = load_iris()

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2)

# 构建多层感知机模型
mlp = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(10, 10), max_iter=1000)

# 训练模型
mlp.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = mlp.predict(X_test)

# 输出准确率
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))

这个程序使用Iris数据集作为示例数据集。首先，我们从Scikit-learn库中加载Iris数据集。然后，我们将数据集分为训练集和测试集，使用80%作为训练集，20%作为测试集。接下来，我们构建一个多层感知机模型，并使用训练集训练模型。最后，我们用测试集测试模型，并输出模型的准确率。

这里的多层感知机模型采用了两层隐藏层，每层有10个神经元。如果需要更好的性能，可以尝试调整隐藏层的大小，更改最大迭代次数等超参数。

请注意，这只是一个简单的示例程序，实际情况中可能需要更多的数据预处理和模型调整来获得更好的性能。