MLPRegressorpython程序具体参数设置
时间: 2024-05-24 20:14:33 浏览: 7
MLPRegressor是sklearn中的一个神经网络回归模型,其中MLP表示多层感知器,Regressor表示回归模型。在具体设置参数时,需要设置多个参数,包括:
hidden_layer_sizes: 可以设置一个元组或列表,表示神经网络包含的隐层的数量和每一层的神经元数量,例如(100,50)表示包含两个隐层,第一个隐层有100个神经元,第二个隐层有50个神经元。
activation: 设置激活函数的类型,可以选择relu、logistic、tanh等。
solver: 设置权重优化的算法,可以选择adam、lbfgs、sgd等。
alpha: 设置L2正则化参数,用于控制模型的过拟合程度。
max_iter: 设置最大的迭代次数。
learning_rate: 设置学习率的初始值,如果solver是sgd,则设置学习率衰减的方式。
以上是一些比较重要的参数,还有其它参数应根据具体需求设置。