mlpregressor超参数调优

对于MLPRegressor模型的超参数调优，可以采用以下方法：

1. 网格搜索：通过遍历所有可能的参数组合来寻找最优模型。可以使用sklearn库中的GridSearchCV函数实现。

2. 随机搜索：在每个超参数的取值范围内随机选择一些参数组合进行训练和评估，以找到最优模型。可以使用sklearn库中的RandomizedSearchCV函数实现。

3. 贝叶斯优化：通过贝叶斯方法来寻找最优模型的超参数组合。可以使用skopt库中的BayesSearchCV函数实现。

4. 遗传算法：通过模拟生物进化过程来生成和选择最优模型的超参数组合。可以使用deap库来实现。

在超参数调优时，需要注意选择合适的评估指标，如均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等，同时还需注意过拟合和欠拟合问题。可以使用交叉验证等技术来解决这些问题。