sklearn全连接神经网络做多元回归分析

在sklearn中，全连接神经网络也被称为多层感知机(MLP)。MLP可以用于分类和回归问题。下面是一个使用MLP进行多元回归分析的示例代码。

首先，我们需要准备我们的数据集，并将其分成训练集和测试集。在本例中，我们将使用sklearn中自带的波士顿房价数据集作为示例数据集：

from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split

data = load_boston()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.3, random_state=42)

然后，我们可以导入MLPRegressor并使用fit()方法拟合模型，并使用predict()方法进行预测：

from sklearn.neural_network import MLPRegressor

mlp = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(32, 16),
                   activation='relu', 
                   solver='lbfgs', 
                   max_iter=500, 
                   random_state=42)

mlp.fit(X_train, y_train)

y_predict = mlp.predict(X_test)

在这个示例中，我们使用MLPRegressor类来拟合模型，其中hidden_layer_sizes参数指定了每个隐藏层中的神经元数量，activation参数指定了激活函数，solver参数指定了优化器，max_iter参数指定了最大迭代次数，random_state参数指定了随机数生成器的种子。

最后，我们可以使用sklearn.metrics中的mean_squared_error()方法来计算模型的均方误差：

from sklearn.metrics import mean_squared_error

mse = mean_squared_error(y_test, y_predict)
print("MSE: ", mse)