def return_values(): import pandas as pd import numpy as np from sklearn.neural_network import MLPRegressor as MP data = pd.read_excel('4.xlsx') x_train=data.iloc[:,1:4] y_train=data.iloc[:,4:6] clf = MP(solver='lbfgs', alpha=1e-5,hidden_layer_sizes=8, random_state=1) clf.fit(x_train, y_train); a=np.array([[73.39,3.9635,0.9880],[75.55,4.0975,1.0268]]) Y=clf.predict(a) return Y 解释代码

这段代码主要是进行神经网络回归预测，以下是代码的详细解释：

1. 导入需要的库：

import pandas as pd     
import numpy as np     
from sklearn.neural_network import MLPRegressor as MP

2. 读取Excel文件数据：

data = pd.read_excel('4.xlsx')

3. 提取训练数据集的特征和标签：

x_train=data.iloc[:,1:4] #提取第2-4列作为特征
y_train=data.iloc[:,4:6] #提取第5-6列作为标签

4. 初始化神经网络模型：

clf = MP(solver='lbfgs', alpha=1e-5,hidden_layer_sizes=8, random_state=1)

其中，`solver`是优化器，`alpha`是L2正则化系数，`hidden_layer_sizes`是隐藏层神经元个数，`random_state`是随机种子，用于保证每次运行结果一致。

5. 训练神经网络模型：

clf.fit(x_train, y_train)

6. 预测新数据：

a=np.array([[73.39,3.9635,0.9880],[75.55,4.0975,1.0268]])
Y=clf.predict(a)

其中，`a`是待预测的新数据，`Y`是预测结果。

7. 返回预测结果：

return Y