sklearn.neural_network

sklearn.neural_network 是 scikit-learn 中用于构建神经网络模型的库。它提供了多种不同类型的神经网络，如 MLPClassifier 和 MLPRegressor。它还包含了训练和预测的函数，以及多种用于调节模型的参数。

相关问题

sklearn.neural_network.mlpregressor

sklearn.neural_network.mlpregressor是scikit-learn库中的一个神经网络回归模型，用于解决回归问题。它采用多层感知器作为基础模型，可以在训练期间对非线性特征进行学习和提取。同时，也可对模型进行正则化，避免过拟合问题。

import sklearn.neural_network

在scikit-learn（sklearn）库中，`sklearn.neural_network`模块提供了一些神经网络相关的工具和算法。它主要用于创建和训练各种类型的简单神经网络模型，例如全连接层（Multi-layer Perceptron, MLP）、MLPRegressor用于回归任务、MLPClassifier用于分类任务，以及一些更复杂的网络结构。

如果你想要使用这个模块，首先需要确保已经安装了scikit-learn库。如果没有安装，可以使用pip进行安装：

pip install scikit-learn

之后，你可以通过以下方式导入所需的神经网络模块：

from sklearn.neural_network import MLPClassifier, MLPRegressor, MLP

这里`MLPClassifier`和`MLPRegressor`分别用于构建支持向量机分类器和回归器，而`MLP`则是更通用的多层感知器（Multi-Layer Perceptron）类，可以根据具体需求自定义网络架构。

在使用这些类时，你需要准备数据，并调用它们的`fit()`方法进行模型训练，`predict()`或`score()`等方法来进行预测和评估。