详细解释MLP各种超参数的含义，默认参数值，适用条件，选取依据，调整参数的原则

MLP（多层感知器）是一种常用的人工神经网络，超参数是指在模型训练过程中需要手动设置的参数。以下是MLP中常用的超参数及其含义：

1. 隐藏层数（hidden_layers）：指MLP中隐藏层的数量。默认值为1。适用条件：数据集较复杂，需要更深的网络结构进行学习。选取依据：根据数据集的复杂度和模型表现进行调整。调整原则：增加隐藏层数，可以提高模型的拟合能力，但也容易导致过拟合，因此需要根据模型的表现进行调整。

2. 隐藏层神经元数量（hidden_units）：指每个隐藏层中神经元的数量。默认值为100。适用条件：数据集较复杂，需要更多的神经元进行学习。选取依据：根据数据集的大小和复杂度进行调整。调整原则：增加神经元数量可以提高模型的学习能力，但也容易导致过拟合，因此需要根据模型的表现进行调整。

3. 学习率（learning_rate）：指模型在每次迭代中更新权重的步长。默认值为0.001。适用条件：数据集较大，需要更小的学习率进行收敛。选取依据：根据模型的表现进行调整。调整原则：过大的学习率容易导致模型无法收敛，过小的学习率会导致训练时间过长，因此需要根据模型的表现进行调整。

4. 激活函数（activation）：指神经元的激活函数类型。默认值为ReLU（线性整流函数）。适用条件：数据集较复杂，需要更复杂的非线性函数进行学习。选取依据：根据数据集的特点和模型表现进行调整。调整原则：不同的激活函数适用于不同的数据集和模型结构，需要根据模型的表现进行调整。

5. 批量大小（batch_size）：指每次迭代中训练的样本数量。默认值为32。适用条件：数据集较大，需要更小的批量大小进行训练。选取依据：根据数据集的大小和模型的表现进行调整。调整原则：过大的批量大小会导致模型收敛速度变慢，过小的批量大小会导致训练时间过长，因此需要根据模型的表现进行调整。

6. 正则化参数（regularization）：指用于控制模型复杂度的正则化参数。默认值为0.01。适用条件：数据集较复杂，需要控制模型的过拟合。选取依据：根据模型的表现进行调整。调整原则：增加正则化参数可以减少模型的过拟合，但也会降低模型的拟合能力，因此需要根据模型的表现进行调整。

以上是MLP中常用的超参数及其含义，调整超参数的原则是根据模型的表现进行调整，避免过拟合和欠拟合的出现。