下列这个代码是否用了三层网络：import numpy as np from sklearn.neural_network import MLPRegressor from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error # 输入自变量和因变量 X = np.array([7.36, 7.37, 7.37, 7.39, 7.4]).reshape(-1, 1) y = np.array([7.37, 7.37, 7.39, 7.4, 7.41]) # 创建并训练人工神经网络模型 model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(12, 12), activation='relu', solver='adam') model.fit(X, y) # 预测新的自变量对应的因变量 X_new = np.array([7.41]).reshape(-1, 1) y_pred = model.predict(X_new) print("预测值:", y_pred)

根据给定的代码，创建了一个人工神经网络模型（MLPRegressor）。该模型使用了两个隐藏层，每个隐藏层包含12个神经元。因此，可以说这个模型是一个三层神经网络，包括输入层、两个隐藏层和输出层。

隐藏层的数量和每个隐藏层中神经元的数量由参数`hidden_layer_sizes=(12, 12)`指定。这里的`(12, 12)`表示有两个隐藏层，每个隐藏层包含12个神经元。

因此，对于给定的代码，该模型使用了三层神经网络结构。