将 MLPClassifier 应用到 two_moons 数据集上,以此研究MLP 的工作 原理,给出代码
时间: 2024-03-02 21:50:21 浏览: 19
好的,下面是一个使用 MLPClassifier 模型处理 two_moons 数据集的示例代码:
```python
from sklearn.datasets import make_moons
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 生成 two_moons 数据集
X, y = make_moons(n_samples=1000, noise=0.1)
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建 MLPClassifier 模型
model = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100, 50), activation='relu', solver='adam', max_iter=1000, random_state=42)
# 训练 MLPClassifier 模型
model.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算模型的准确率
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', acc)
```
在上面的代码中,我们首先使用 `make_moons` 函数生成 two_moons 数据集。然后,我们使用 `train_test_split` 函数将数据集划分为训练集和测试集。接着,我们创建了一个 MLPClassifier 模型,并使用 `fit` 方法训练模型。最后,我们使用 `predict` 方法在测试集上进行预测,并使用 `accuracy_score` 函数计算模型的准确率。
在创建 MLPClassifier 模型时,我们指定了一个包含两个隐层的神经网络,每个隐层分别包含 100 个和 50 个神经元。我们还指定了激活函数为 ReLU,求解器为 Adam,最大迭代次数为 1000。您可以根据需要调整这些参数,并尝试使用不同的激活函数和求解器。